AI Research Scientist

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 5 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

🟡 Intermédiaire

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 18%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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hum.ai

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2 - 10 employés

🤖 Intelligence artificielle

🚀 Aérospatiale

🔬 Science

💰 Accelerator/Incubator en 2024-06

Artificial Intelligence • Aerospace • Science

hum. ai est une organisation qui développe une intelligence générale du monde physique en entraînant des modèles d’IA sur des volumes importants d’images satellitaires. L’entreprise indique utiliser des milliers de téraoctets d’images satellitaires pour l’entraînement de ses modèles et se positionne dans le domaine de l’observation de la Terre et de la télédétection (remote sensing), avec un fort accent mis sur la recherche et la création d’un impact positif grâce à l’analyse des données terrestres. Ses supports de communication mettent en avant la recherche, les opportunités de carrière et une mission visant à exploiter l’imagerie satellitaire pour mieux comprendre le monde physique.

Description

• Own and evaluate the architecture of the central AI model, changing it based on evidence • Apply state-of-the-art techniques to uncover semantics in large, unusual datasets and improve downstream performance with domain experts • Define success metrics beyond existing GeoAI benchmarks • Prove ideas through fast, inexpensive experiments and scale successful approaches to petabyte-scale training with engineers • Collaborate with the agent team on model invocation, outputs, and product usefulness • Set milestones, roadmap, and resourcing with leadership and identify risks early • Write and publish research on earth observation foundation models • Represent the company’s work at conferences and with the broader community • Work with the Chief Scientist, engineering team, and agent team to train, experiment with, and deploy models for customers

🎯 Exigences

• PhD degree in computer science, engineering, a related field, or equivalent experience • 2+ years of industry experience building and shipping AI systems • Deep understanding of cutting-edge AI research • Track record of original ideas or meaningful contributions demonstrated through publications and/or projects • Experience taking ideas from small, exploratory experiments in compute- and data-limited settings to performant, large-scale training runs • Comfortable designing models for unconventional data modalities beyond text • Experience training models on non-language data such as images, time series, or sensor data is a bonus • Geospatial or earth observation experience, or a background in earth science, is a bonus • Background in math or physics, especially where it informs modeling physical systems and sensor data, is a bonus • Fluent in Python and PyTorch is a bonus • Able to write efficient, reliable training and inference code is a bonus • Comfortable using agentic coding tools is a bonus

🏖️ Avantages

• Competitive salary • Meaningful early-stage equity • Health, dental and vision • Positive-impact work supporting nature conservation, carbon removal, and government customers • Collaborative technical team environment • Opportunity to publish research and represent the company at conferences and in the broader community

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