О компании Cantina
Cantina Labs — это социальная AI-компания, разрабатывающая набор передовых моделей генерации видео. Мы оживляем персонажей, трансформируя способы рассказа историй, общения и творчества. Мы создаём и поддерживаем экосистемы. Cantina, наша флагманская социальная AI-платформа, — это только начало.
О стажировке
Cantina расширяет свою исследовательскую лабораторию в Сингапуре, и мы ищем выдающихся стажёров по машинному обучению для работы с нами над следующим поколением моделей видео в октябре 2026 года.
Это трёхмесячная стажировка на месте, предназначенная для того, чтобы дать вам значительную ответственность за чётко определённую исследовательскую или инженерную задачу. Вас подберут к проекту на основе вашего опыта и интересов, и вы будете тесно сотрудничать с опытным наставником от начальной формулировки задачи до экспериментов, оценки и, при необходимости, подачи работы на ведущую AI-конференцию.
Проекты могут быть сосредоточены на повышении эффективности постобучения и вывода моделей генерации видео, моделировании вознаграждения и оптимизации на основе предпочтений, мультимодальных системах данных или масштабируемой инфраструктуре для обучения видео-моделей. Основное внимание будет уделено вашему основному проекту, с возможностями внести вклад в прикладные или продуктовые смежные задачи, где это уместно.
Чем вы будете заниматься
В зависимости от вашего проекта, вы можете:
•Разрабатывать модели вознаграждения для улучшения эстетики, качества движения, временной согласованности и соответствия запросу
•Изучать, как поведение базовой модели влияет на результаты постобучения и использовать экспериментальные данные для развития модели
•Проектировать строгие методы оценки и проводить масштабные эксперименты на генеративных видео-моделях
•Создавать системы для загрузки, предварительной обработки, курирования и доставки масштабных видео-наборов данных
•Разрабатывать распределённые конвейеры для генерации наборов данных, удаления дубликатов, предварительной обработки и регулярного обновления наборов данных
•Повышать надёжность, воспроизводимость и эффективность рабочих процессов с данными и обучением моделей
•Создавать инструменты для работы с видео и мультимодальными данными, используя технологии такие как FFmpeg, PyAV, DALI или OpenCV
•Вносить вклад в системы оценки, интеграции моделей, исследовательские инструменты или другие продуктовые проекты, связанные с вашей основной работой
•Документировать и представлять результаты исследований через отчёты, внутренние презентации, демонстрации и возможные подачи на конференции
Вы можете подойти, если
•Вы обучаетесь на бакалавриате или магистратуре по компьютерным наукам, инженерии, машинному обучению или смежной области
•У вас есть опыт создания конвейеров данных, инфраструктуры ML или распределённых систем через исследования, учебные проекты, вклад в open-source или предыдущие стажировки
•Вы знакомы с инструментами такими как Ray, PySpark, Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичными технологиями
•Вы работали с облачными хранилищами или вычислительными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure
•Понимаете практические аспекты пропускной способности данных, организации хранения, кэширования, мониторинга и восстановления после сбоев
•Владеете Python и заинтересованы в создании надёжных систем для масштабного машинного обучения
Опыт работы с видео, изображениями, аудио или другими мультимодальными данными является преимуществом. Публикации на ведущих конференциях, таких как NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV или AAAI, приветствуются, но не обязательны. Для нас важнее всего качество вашего мышления, глубина технической работы и способность быстро учиться.
Что вы можете ожидать
•Чётко определённый проект и назначенный старший наставник до вашего первого рабочего дня
•Еженедельные индивидуальные встречи и ясные этапы проекта
•Значительный объём вычислительных ресурсов для ваших исследований
•Возможность полностью отвечать за исследовательский или инженерный результат
•Позиция первого автора по умолчанию, если ваш вклад поддерживает публикацию
•Своевременный внутренний обзор исследований, предназначенных для подачи
•Поддержка поездок на конференции в случае принятия вашей работы
•Возможности демонстрировать свою работу и получать признание за вклад в продукт
•Конкурентоспособная ежемесячная стипендия
•Поддержка визы и путешествий для подходящих международных кандидатов
•Поддержка жилья для квалифицированных международных стажёров в Сингапуре
•Оборудование и ресурсы, необходимые для выполнения вашей работы
Детали стажировки
•Местоположение: Сингапур
•Продолжительность: три месяца
•Формат работы: на месте
•Даты начала: первая группа начинает в октябре 2026 года; вторая группа — в январе 2027 года
