Nous recherchons des chercheurs talentueux, aussi passionnés que nous par l'Intelligence Artificielle, l'avancement de la science et l'extension des applications de l'IA aux problèmes réels des entreprises.
L'objectif de ce programme de recherche est d'accélérer l'intégration des méthodes d'IA neuronale et symbolique de manière innovante, et de les appliquer à divers domaines de l'automatisation des entreprises. Cela comprend l’apprentissage de modèles de décision et la découverte de règles métier, la mise au point, le déploiement et le suivi de modèles neuro-symboliques, tout en optimisant des paramètres tels que la performance, la qualité, les biais et l'explicabilité.
Nous recrutons des chercheurs ayant une expertise dans un large éventail de sujets, notamment
- L'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé, y compris l'apprentissage symbolique, l'induction de règles, l'apprentissage par renforcement, les modèles génératifs, l'apprentissage neuro-symbolique
- Apprentissage profond, y compris des architectures nouvelles avec attention et mémoire
- Méta-apprentissage, apprendre à apprendre, apprentissage multi-tâche, apprentissage par transfert, apprentissage avec peu de données, apprentissage continu
- Interprétabilité, équité, responsabilité des modèles d'apprentissage automatique
- Causalité et inférence causale
- Apprentissage bayésien, modèles graphiques
- Planification et raisonnement
- Langues spécifiques aux domaines, ontologies et sémantique
- Traitement automatique du langage naturel
En tant que chercheur d’IBM Research, vous travaillerez sur les projets les plus avancés et les plus passionnants et collaborerez avec les meilleurs chercheurs, tant chez IBM qu’avec nos partenaires de recherche universitaires et industriels. Votre créativité et vos capacités à résoudre des problèmes innovants seront essentielles au succès de nos équipes et de nos projets.
Rejoignez une équipe qui se consacre à l'application de la science à certains des défis les plus complexes d'aujourd'hui, qu'il s'agisse de découvrir de nouvelles façons pour les médecins d'aider les patients, de créer des moteurs d'automatisation métier de nouvelle génération, de relever les défis du changement climatique ou d'aider les détaillants à améliorer leurs services client.
