Обновления в команде16.08.2016 07:00

Мы наняли⁠ еще больше замечательных специалистов, которые помогут нам достичь наших целей⁠. Добро пожаловать,  каждый из вас!

Штатские сотрудники

• Дарио Амодей (Dario Amodei). Дарио⁠ был одним из ведущих авторов Deep Speech 2⁠ — речевой системы, которая достигла результатов, близких к человеческим, в решении многих речевых задач. Он также является главным соавтором работы »Конкретные проблемы безопасности ИИ⁠» (Concrete Problems in AI Safety), в которой освещаются вопросы, связанные с авариями в системах машинного обучения. До прихода в OpenAI он работал в Google Brain.
• Филип Вольский (Filip Wolski). Филип⁠ имеет опыт в «практическом» моделировании: последние несколько лет он работал в сфере высокочастотного трейдинга. В прошлом он с увлечением решал задачи на соревнованиях по программированию и побеждал в IOI⁠ и ACM ICPC⁠.
• Джек Кларк (Jack Clark). Джек⁠ последние несколько лет писал об искусственном интеллекте и распределенных системах, в последнее время — в Bloomberg и BusinessWeek. Его статьи были посвящены таким технологиям, как сети памяти⁠,  генерация изображений⁠ и обучение с подкреплением для роботов⁠, а также таким проблемам, как разнообразие в сфере ИИ⁠. В качестве нашего директора по стратегии и коммуникациям он будет помогать в работе с общественностью, выработке политики, коммуникациях и стратегии.
• Скотт Грей (Scott Gray). Скотт⁠ ранее работал инженером в Nervana Systems⁠, где занимался оптимизацией производительности глубоких сетей на GPU. Его оптимизации на уровне ассемблера⁠ для плотной линейной алгебры и свертки остаются самыми быстрыми из доступных. Когда он не пишет код⁠, он обычно проводит время за чтением последних исследований в области нейробиологии и смежных дисциплин.
• Заин Шах (Zain Shah). Заин⁠ ранее руководил разработкой систем совместного интеллекта человека и машины на базе глубокого обучения в компании Clara Labs⁠. Он также работал над синтезом речи⁠ и вычислительной нейробиологией⁠, создал Mosaic⁠ и основал компанию⁠ мобильной поведенческой аналитики. Совсем недавно он создал поисковую систему GIF-анимации⁠ на основе глубоких мультимодальных эмбеддингов.

Стажеры и приглашенные специалисты

Мы также рады сотрудничать со следующими специалистами в течение ограниченного времени:

• Кэтрин Олссон (Catherine Olsson). Кэтрин⁠ создала REST API⁠ для OpenAI Gym, которое уже привлекло пользователей на Lua⁠,  C++⁠,  Java⁠ и Rust⁠. Она окончила Массачусетский технологический институт (MIT) со средним баллом (GPA) 4.0 по специальности «компьютерные науки, мозг и когнитивные науки» и имеет обширный опыт исследований в области вычислительной нейробиологии⁠ и психологии⁠. Кэтрин в течение шести лет преподавала программирование и прикладную математику⁠, уделяя особое внимание поддержке женщин и недостаточно представленных меньшинств.
• Харри Эдвардс (Harri Edwards). Харри⁠ — аспирант Эдинбургского университета, где он исследует модели, способные быстро адаптироваться к новым ситуациям за счет обучения представлению наборов данных⁠.
• Игорь Мордач (Igor Mordatch). Игорь⁠ интересуется оптимальным управлением, машинным обучением и их применением в робототехнике, биомеханике и нейробиологии. Его кандидатская диссертация была посвящена автоматическому обнаружению и обучению сложным двигательным поведениям⁠. В сентябре 2017 года он войдет в преподавательский состав CMU⁠.
• Тако Коен (Taco Cohen). Тако⁠ — аспирант, занимающийся прикладными и теоретическими проблемами обучения представлению. Недавно он изобрел групповые эквивариантные сверточные нейросети (G-CNN⁠) — обобщение CNN, повышающее статистическую эффективность этих моделей за счет использования симметрий.
• Тамбет Матиисен (Tambet Matiisen). Тамбет⁠ — аспирант Тартуского университета (Эстония). Ранее он работал инженером-программистом и основал собственный стартап⁠. Его недавние проекты варьируются от организации взаимодействия агентов глубокого обучения с подкреплением⁠ до прогнозирования местоположения крысы по активности ее мозга. Он также написал понятное введение в глубокое Q-обучение⁠.