Staff/Sr. Staff/Principal AI research scientist

О позиции

Исследования AI в Writer выходят за рамки академической науки — это создание научного фундамента для одних из самых амбициозных корпоративных развёрток ИИ в мире. Вы будете работать в центре этой деятельности, продвигать повестку исследований по большим языковым моделям, планированию, многошаговому рассуждению и системным возможностям, которые делают ИИ по-настоящему полезным на уровне предприятия. Это редкая возможность делать значимую работу: продвигать науку и одновременно внедрять результаты в реальные продукты.

Будет плюсом

• Опыт развёртывания моделей в продуктовых средах
• Опыт кросс-функциональной коллаборации между исследованиями, инженерией и продуктом
• Понимание корпоративных требований к governance, compliance и безопасности данных

Условия

• Щедрый оплачиваемый отпуск и праздничные дни
• Медицинское, стоматологическое и зрительное страхование для вас и семьи
• Оплачиваемый декретный отпуск для всех родителей (16 недель)
• Поддержка фертильности и планирования семьи
• Раннее обнаружение рака через Galleri
• Гибкий счёт расходов и dependent FSA
• Health savings account с взносами компании
• Ежегодные стипендии на wellness и развитие
• Командные выездные мероприятия и оффсайты
• Конкурентная компенсация с опционами на акции и 401k

Навыки

• Python
• PyTorch
• JAX
• Large Language Models
• Natural Language Processing
• Reinforcement Learning from Human Feedback
• Supervised Fine-tuning
• Deep Learning
• Distributed Training
• Model Evaluation
• Data Synthesis
• Agentic Systems
• Research Publishing

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о наиболее значимом исследовании, которое вы провели самостоятельно, и какой вклад оно внесло в область?
2. Какие подходы к пост-обучению LLM вы применяли и почему выбрали именно их? Как оценивали результат?
3. Как вы проектировали и оценивали агентную систему, которая должна была справляться с ошибками и восстанавливаться?
4. Опишите случай, когда ваши исследования привели к изменениям в архитектуре модели или pipeline обучения. Как вы это сделали?
5. Как вы организуете свои исследования, чтобы балансировать между публикациями в топовых конференциях и быстрым внедрением результатов в продукт?