研究助理(AI for Science)

你的工作内容包括

• 为电子显微镜、X 射线和光学显微镜数据集搭建数据管道,涵盖数据导入、元数据架构和来源追踪,包括格式标准化,让一个实验室存入的数据可以被另一个实验室使用。
• 为模型接口开发模块化的 Python API,让表征模型、分词器和下游模型可以互换和组合,而无需重写整个管道。
• 与机器学习研究人员和领域科学家一起建立基准分词和制图流程,作为可供他人改用于新领域的参考实现。
• 搭建以 LLM 和 RAG 辅助的界面,用于数据集浏览、工作流程探索和用户交互,并从 Gym 自身的数据集、模型、工作流程和已提交的挑战中进行检索。
• 确保与 HPC 的前向兼容,组件可从单 GPU 教学实例扩展到在 NUS HPC 上多节点、容器化、可重复、对调度器友好的部署。
• 为 Gym 新用户定期举办入职与赋能培训,并协助讲师建立工作流程,把他们自己的素材加上 Gym 的内容生成教学材料。

其他须知