برلين / فرايبورغ / مدينة نيويورك · في الموقع · دوام كامل · أدوار متعددة · مختبرات سابقة
حول هذا الدور
مختبرات سابقة | برلين / فرايبورغ / مدينة نيويورك | في الموقع | دوام كامل | أدوار متعددة | prelabs.ai لقد أدى التعلم العميق إلى تحويل النصوص والصور، ولكنه في الغالب كان يتخطى الجداول، على الرغم من أنها تقف وراء معظم التجارب السريرية والنماذج المالية والتجارب العلمية. السبب هيكلي: لا يوجد تسلسل طبيعي، ولا بنية مكانية، ولا توجد مفردات مشتركة عبر مجموعات البيانات، وبالتالي لا يتم نقل البنى وقوانين القياس وراء LLM. نحن نبني نهج النموذج الأساسي للبيانات الجدولية. لقد بدأنا مع TabPFN. تم نشر الإصدار الثاني من مجلة Nature ووضع أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا
الأسئلة المتداولة
كيف أتقدم لهذا الدور؟
انقر فوق الزر "التقديم على Hn-Who-Hiring" الموجود أعلى هذه الصفحة. سيتم إرسالك إلى النشر الأصلي حيث يقبل صاحب العمل الطلبات. لا يقوم Wikishopline بجمع السير الذاتية أو معالجة الطلبات.
هل هذه القائمة حديثة؟
تقوم Wikishopline بتجميع الوظائف يوميًا من مصادر الشركاء (hn-who-hiring). يتم تقليم المنشورات الأقدم من 14 يومًا تقريبًا، ولكن تأكد دائمًا من أن الدور لا يزال مفتوحًا على موقع صاحب العمل قبل قضاء الوقت في كتابة خطاب التقديم.
هل يقوم Wikishopline بفرض رسوم على أصحاب العمل أو المتقدمين؟
لا، فالوظائف المجمعة مجانية لكلا الجانبين. يقبل Wikishopline أيضًا منشورات مدفوعة الأجر بقيمة 5 دولارات أمريكية / 30 يومًا على /jobs/submit لأصحاب العمل الذين يريدون رؤية مباشرة - ولكن القائمة التي تشاهدها تم الحصول عليها من شريك.