Oferta zatrudnienia w grancie NCN “Dynamiczne sieci neuronowe dla wydajnego uczenia maszynowego”

Wymagania:

- Dobra znajomość najnowszych osiągnięć w dziedzinie modeli generatywnych (modeli dyfuzyjnych lub autoregresyjnych modeli wizyjnych)

- Dobre umiejętności programistyczne: Python, PyTorch + diffusers/transformers i podobne

- Dobre umiejętności komunikacyjne, w tym umiejętność prezentowania wniosków badawczych i wyników.

- Biegła znajomość języka angielskiego

- Kandydaci powinni posiadać status studenta/doktoranta

Opis zadań:

- Badania i rozwój nowych modeli generatywnych dla problemu generowania zjawisk fizycznych w fizyce wysokich energii/biologii molekularnej

- Przeprowadzanie eksperymentów naukowych. Analiza wyników eksperymentów.

- Terminowe sporządzanie raportów z badań, współtworzenie publikacji naukowych

Typ konkursu NCN: OPUS

Termin składania ofert: 6.07.2026

Warunki zatrudnienia:

umowa stypendialna, stypendium do 3000 zł miesięcznie, w zależności od doświadczenia

Dodatkowe informacje:

CV,  list motywacyjny oraz przykładowe repozytorium kodu (link) potwierdzające dobrą znajomość zagadnień związanych z modelowaniem zjawisk naturalnych za pomocą modeli dyfuzyjnych lub autoregresywnych modeli wizyjnych prosimy kierować na adres e-mail kierownika projektu prof. Tomasza Trzcińskiego tomasz.trzcinski@pw.edu.pl