A2A .
Dado que la mayoría de las investigaciones de optimización no convexas son hasta ahora puramente teóricas, es poco probable que alguna de las compañías mencionadas esté dispuesta a pagar por usted para hacer una investigación en un área donde la investigación es mejor dejarla en la academia, en la actualidad.
Probablemente sea mejor que le pidas a uno de ellos una beca de investigación y / o beca.
Sin embargo…
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Mente profunda
Sé que DeepMind contrata doctorados en aprendizaje automático, física y neurociencia, además de ciencias de la computación o similares.
Para ser un pasante allí, tienes que ser un doctorado. Siempre puedes postularte y ver lo que dicen; aquí es donde envía su CV: [correo electrónico protegido]
Google Brain (parte de Jeff Dean de Research en Google)
Google Brain contrata principalmente personas de Machine Intelligence, Machine Perception y Parallel and Distributed Computing.
La investigación en Google tiende a ser más igualitaria; pero si insiste en Google Brain específicamente, hay dos vacantes: un ingeniero de software en aprendizaje automático e inteligencia y un investigador científico, en el mismo.
FERIA (Facebook AI Research)
La contratación JUSTA está en todo el mapa; gran parte es el mismo lugar que Google contrata. Tienen un equipo mucho más grande, por lo que prácticamente tienes que mirar los trabajos que tienen los investigadores existentes y buscar roles de investigación que coincidan con esas disciplinas.
Nota: Ninguna de las posiciones de optimización en Facebook son con FAIR; que yo sepa, no puedes contratar directamente en FAIR como otra cosa que no sea un pasante de investigación. Quieren que los pasantes tengan experiencia en aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo, estadística computacional y matemáticas aplicadas.
Etc.
Bueno, estoy seguro de que alguien incorporará algún día una empresa llamada “Optimización no convexa, Inc.”, si aún no lo ha hecho. Así que sí, creo que podrías encontrar un trabajo en “Etc.”.
Creo que tendrías que hacer un avance sustancial en el campo.
Sospecho que, aparte de comenzar con antecedentes de espacio problemático e intentar generalizar los espacios de solución existentes a espacios problemáticos más grandes (y / o mosaico de soluciones, etc.), no habría mucha demanda de optimización no convexa, ya que Las operaciones más útiles para la inteligencia artificial serían ocupar un espacio problemático y converger en una solución.
Incluso si llegara al problema del mapeo espacial, indirectamente, necesitaría clasificar el problema en primer lugar, de manera convergente, en un cubo para aplicar una optimización no convexa para encontrar uno o más de los espacios en el cubo para que apliques esa optimización.
Es más probable que sea un problema de asociatividad, y sería más adecuado para técnicas como la base de datos asociativa y la optimización de gráficos / sub-gráficos (pero entonces, eso podría ser solo mi sesgo).
También creo que encontrará que, a menos que sea excepcional, la mayoría de sus contrataciones son “contrataciones internas”; eso significa que, si ya está trabajando en la empresa y destaca en algo que necesitan, lo trasladarán. De lo contrario, para la mayoría de las personas externas: si eres genial, vienen a buscarte.
En el peor de los casos, presente una solicitud en algún lugar y descubra si su conjunto de habilidades coincide con lo que tiene y si los trabajos ofrecidos como resultado coinciden con lo que desea hacer (simplemente no espere, en un puesto de investigación de IA, que eso sea optimización no convexa).