Científico de Investigación - Avatares Interactivos

• Una sólida formación en ML y experiencia práctica con modelos de difusión, idealmente para la generación de vídeo o avatares.

• Publicaciones en conferencias de primer nivel (por ejemplo, CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, SIGGRAPH) en áreas como world models, interacción diádica o difusión de vídeo, o un impacto demostrado equivalente.

• Experiencia llevando ideas de investigación hasta implementaciones funcionales, y motivación para verlas llegar a producción.

• Competencia en PyTorch y herramientas modernas de ML para entrenamiento a gran escala.

• Comunicación clara de hipótesis, experimentos y resultados.

• Experiencia con generación en tiempo real o streaming, incluyendo difusión de vídeo autorregresiva.

• Destilación u otras técnicas para inferencia de baja latencia.

• Modelado de movimiento facial, gestual o de cuerpo completo impulsado por audio.

• Modelado conversacional, como la alternancia de turnos, el backchanneling o la generación de respuestas del oyente.

• Experiencia mentorizando a estudiantes o investigadores junior.

• Construye modelos fundacionales de vídeo a escala de producción en una empresa de IA generativa de rápido crecimiento

• Trabaja en la generación de vídeo centrada en humanos con impacto en el mundo real

• Aborda problemas difíciles de escalado, estabilidad y controlabilidad

• Influye en la dirección de la próxima generación de tecnología de humanos sintéticos

• Únete a un entorno altamente técnico y de gran responsabilidad donde tu trabajo llega al mercado

Si quieres trabajar en modelos de vídeo generativo de vanguardia y ver cómo tu investigación impulsa productos del mundo real, nos encantaría hablar contigo.

Nuestra cultura

En Synthesia nos apasiona construir, no hablar, planificar o politizar. Nos esforzamos por contratar a las personas más inteligentes, amables e implacables y dejar que hagan su mejor trabajo sin distracciones. Nuestros principios de trabajo sirven como nuestra carta fundacional sobre cómo tomamos decisiones, damos feedback y estructuramos nuestro trabajo para permitir que todos avancen lo más rápido posible. Puedes encontrar más información sobre estos principios aquí.

Como Research Scientist, te unirás a un equipo de más de 40 investigadores e ingenieros en nuestro departamento de I+D, trabajando en la frontera de la IA generativa con un enfoque en modelos de difusión de vídeo interactivos y centrados en avatares.

Esta es una oportunidad única para expertos en machine learning y modelos de difusión para dar forma al futuro de los agentes de vídeo con IA que escuchan, responden y reaccionan como los humanos. Como parte de nuestro equipo de Interactive Avatars, construirás modelos que mantengan conversaciones naturales en tiempo real: comprendiendo lo que un usuario dice y cómo lo dice, para luego responder con una alternancia de turnos, backchannels, mirada y reacciones faciales y corporales apropiadas. Te unirás a un equipo que se mueve rápido, itera con frecuencia y convierte la investigación de vanguardia en capacidades de producto que llegan al mercado.

• Contribuir a la dirección de investigación para el modelado de interacción diádica y liderar problemas de investigación bien definidos de principio a fin.

• Avanzar en el estado del arte en la capa perceptiva de los agentes interactivos, incluyendo la comprensión del audio y vídeo del usuario y la generación de reacciones contextualmente apropiadas.

• Realizar el post-entrenamiento de modelos multimodales para generar interacciones diádicas ricas y naturales a partir de entradas de audio y vídeo del usuario.

• Adaptar modelos de difusión a nuevas señales de condicionamiento, tales como el estado conversacional, la alternancia de turnos y las señales del oyente.

• Construir marcos de evaluación robustos y suites de pruebas para el seguimiento continuo de la calidad de la interacción.

• Colaborar con nuestro equipo de datos para definir las necesidades de datos y dar forma a conjuntos de datos de alta calidad.

• Ejecutar experimentos rigurosos y compartir hallazgos que informen las decisiones técnicas del equipo.