О Inworld

Inworld — это исследовательская лаборатория и поставщик услуг инференса, ориентированный на ИИ в реальном времени для потребительских приложений. Мы создаем собственные речевые модели, обслуживаем LLM и выполняем инференс с помощью модульных API, разработанных для высоконагруженных задач в реальном времени.

Ежедневно сотни миллионов пользователей взаимодействуют с приложениями на базе Inworld, и мы обрабатываем более 10 триллионов токенов LLM в месяц. Наши модели и инфраструктура поддерживают потребительские приложения в области компаньонов, здравоохранения, фитнеса, образования, СМИ и других. Наша работа охватывает исследования моделей, инференс в реальном времени, крупномасштабную инфраструктуру обслуживания и API, которые разработчики используют для внедрения этих возможностей в производство.

Мы привлекли более 125 миллионов долларов от Lightspeed Venture Partners, Section 32, Kleiner Perkins, венчурного фонда Microsoft M12, Founders Fund, Meta, Stanford и других. Наша технология обеспечила работу сервисов таких компаний, как NVIDIA, Microsoft Xbox, Niantic, Logitech Streamlabs, Wishroll, Little Umbrella и Bible Chat. Inworld также была признана CB Insights одной из 100 самых перспективных компаний в области ИИ в мире и заняла место в списке 10 лучших стартапов LinkedIn в США.

КОГО МЫ ИЩЕМ

Год назад надежно работающих агентских систем практически не существовало. Ни у кого нет десятилетнего опыта в этой области. Поэтому мы ищем не шаблонные резюме, а сильных специалистов из разных областей, которые быстро учатся, преуспевают в неопределенности и могут показать нам, что они создали, сломали и поняли.

ОПЫТ, КОТОРЫЙ МЫ СЧИТАЕМ ПОЛЕЗНЫМ

Вам не нужно обладать всем этим. Но вам нужно достаточно, чтобы аргументировать свою кандидатуру.

• Фундаментальные модели: обучение, новые архитектуры, RL, моделирование вознаграждения, масштабирование
• Оценка: бенчмарки, циклы оценки, измерение качества, LLM-как-судья, анализ сбоев
• Передовые темы: мультимодальные модели, агенты, использование инструментов, вычисления во время тестирования, мировые модели
• Опубликованные исследования в ICML, ICLR, NeurIPS, EMNLP, ACL или AAAI
• PhD в области ML/NLP — или эквивалентный практический опыт, на который вы можете указать
• Публичные работы: нетривиальные побочные проекты в области ИИ, междисциплинарные эксперименты, вклад в open-source
• Полное управление исследованиями: вы формулируете вопрос, проводите эксперименты, пишете статью, выпускаете результат

Если вы учились, создавая что-то, участвуя в соревнованиях или сотрудничая вне академической среды — это засчитывается. Нам важны доказательства, а не верительные грамоты.

КТО ЗДЕСЬ ПРЕУСПЕВАЕТ

• Первопроходцы: Вам не нужна дорожная карта, чтобы начать идти; вы комфортно выбираете направление и прокладываете карту по ходу дела.
• Исследователи полного цикла: Вы верите, что исследование не закончено, пока оно не реализовано. Вы предпочитаете влияние, а не чисто академический результат.
• Инженеры, опирающиеся на первые принципы: Вы не просто пишете код; вы одержимы пониманием «почему». Вы первый, кто ставит под сомнение подход, если считаете, что есть лучший способ решить основную проблему.
• Владельцы миссии: Вас не удовлетворяет «так сказал PM». Вы цените глубокий контекст и хотите понять фундаментальную логику каждого нашего решения.

КАК РАБОТАЕТСЯ У НАС

Мы ставим перед вами неясные задачи и ожидаем, что вы сделаете их ясными. Мы ценим исследователей, которые говорят «Я пока не знаю» — а затем разрабатывают эксперимент, который это выяснит. Мы относимся к оценке как к первоклассному исследовательскому продукту, а не как к галочке перед запуском. Влияние предшествует публикациям, хотя мы поддерживаем распространение работ, которые двигают область вперед. Ваша работа должна быть заметной. Плоская структура, быстрые итерации, минимальная бюрократия.

Нам не нужно сопроводительное письмо. Ссылка на что-то, что вы создали, расскажет нам больше.

Требуется свободное владение английским языком (устно и письменно), так как вы будете ежедневно сотрудничать с нашим американским руководством и инженерными командами.