О компании Scale
В Scale AI наша миссия — ускорить разработку приложений искусственного интеллекта. В течение 8 лет Scale является ведущей компанией по созданию данных для ИИ, способствуя самым захватывающим достижениям в области ИИ, включая: генеративный ИИ, оборонные приложения и автономные транспортные средства. С недавним раундом финансирования серии F мы ускоряем создание обширных передовых данных, чтобы проложить путь к Искусственному Общему Интеллекту (AGI), а также развиваем нашу предыдущую работу по оценке моделей с корпоративными клиентами и правительствами, чтобы углубить наши возможности и предложения как для публичных, так и для частных оценок.
О команде ACE
Команда Agent Capabilities & Environments (ACE), являющаяся частью исследовательской организации Scale, объединяет исследователей, работающих с клиентами, и инженеров прикладного ИИ. Наша основная миссия включает исследования сред агентов и сигналов вознаграждения в обучении с подкреплением, бенчмаркинг производительности автономных агентов в реальных сценариях и средах, создание надежных программ данных для улучшения агентских возможностей больших языковых моделей (LLM) и разработку базовых инструментов и фреймворков для оценки моделей в роли агентов. ACE сосредоточена на автономных агентах, которые динамически взаимодействуют с разнообразными внешними средами, включая репозитории кода, графические интерфейсы пользователя, браузеры и многое другое.
О данной роли
Эта роль находится на пересечении передовых исследований в области ИИ и практического применения, с акцентом на изучение типов данных, необходимых для создания современных агентов, таких как браузерные и агенты программного обеспечения (SWE). Идеальный кандидат будет исследовать ландшафт данных, необходимый для продвижения интеллектуальных, адаптивных ИИ-агентов, направляя стратегию данных в Scale для стимулирования инноваций. Эта позиция требует не только экспертизы в области LLM-агентов и алгоритмов планирования, но и креативности в решении новых задач, связанных с данными, взаимодействием и оценкой. Вы будете вносить вклад в значимые исследовательские публикации по агентам, сотрудничать с исследователями клиентов и работать вместе с инженерной командой для трансформации этих достижений в реальные масштабируемые решения.
Идеально, если у вас есть
•Практический опыт работы с LLM, владение такими фреймворками, как Pytorch, Jax или Tensorflow. Вы также должны уметь интерпретировать научную литературу и быстро превращать новые идеи в прототипы.
•Опубликованные исследования в ведущих конференциях по машинному обучению (например, ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS, ICML, ICLR, COLM и др.)
•Не менее трех лет опыта решения сложных задач машинного обучения, как в исследовательской среде, так и в разработке продуктов.
•Сильные навыки письменного и устного общения, а также способность работать в кросс-функциональных командах.
Желательно иметь
•Практический опыт дообучения открытых LLM или участие в специализированных проектах по дообучению LLM с использованием Pytorch/Jax.
•Практический опыт и публикации в создании приложений и оценок, связанных с ИИ-агентами, такими как использование инструментов, text2SQL, браузерные агенты, агенты программирования и GUI-агенты.
•Опыт работы с фреймворками для агентов, такими как OpenHands, Swarm, LangGraph и др.
•Знакомство с методами агентного рассуждения, такими как STaR и PLANSEARCH.
•Опыт работы с облачными технологиями (например, AWS или GCP) и разработки моделей машинного обучения в облачной среде.
Наши исследовательские интервью разработаны для оценки навыков кандидатов в практическом прототипировании и отладке машинного обучения, понимания исследовательских концепций и соответствия нашей организационной культуре. Мы не задаем вопросы в стиле LeetCode.
Компенсация
Пакеты компенсаций в Scale для соответствующих ролей включают базовую зарплату, акции и льготы. Диапазон, указанный в объявлении о вакансии, отражает минимальную и максимальную целевую зарплату для новых сотрудников на данной позиции и может включать несколько уровней карьеры в Scale; он будет определяться в процессе интервью с учетом места работы и дополнительных факторов, включая профессиональные навыки, опыт, квалификацию, результаты интервью и соответствующее образование или обучение. Сотрудникам Scale на соответствующих ролях также предоставляются компенсации в виде акций, подлежащие утверждению Советом директоров. Рекрутер сможет сообщить более подробную информацию о конкретном диапазоне зарплаты для предпочтительного местоположения в процессе найма и подтвердить, будет ли данная роль иметь право на предоставление акций. Также предоставляются льготы, включая, но не ограничиваясь: комплексное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, пенсионные льготы, стипендию на обучение и развитие, а также щедрый оплачиваемый отпуск. Кроме того, эта роль может иметь право на дополнительные льготы, такие как компенсация транспортных расходов.
Базовый диапазон зарплаты для этой полной занятости в городах Сан-Франциско, Нью-Йорк, Сиэтл составляет: 302 400 $ — 378 000 USD.
ПРОСЬБА ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ: Политика компании требует 90-дневного периода ожидания перед повторным рассмотрением кандидатов на ту же роль.
О нас
В Scale наша миссия — разрабатывать надежные системы ИИ для самых важных решений в мире. Наши продукты предоставляют высококачественные данные и комплексные технологии, которые поддерживают ведущие модели мира, а также помогают предприятиям и правительствам создавать, внедрять и контролировать приложения ИИ, приносящие реальный эффект. Мы тесно сотрудничаем с лидерами отрасли, такими как Meta, Ernst & Young, Mayo Clinic, Time Inc., правительство Катара и правительственные агентства США, включая Армию и ВВС.
