Base Labs Research Scientist

Заголовок: Base Labs Research Scientist Компания: Baseten Местоположение: Сан-Франциско / Гибридный формат

Компенсация: $210K - $285K в год

О BASETEN

Baseten обеспечивает работу критически важных систем инференса для самых динамичных AI-компаний мира, таких как Cursor, Notion, OpenEvidence, Abridge, Clay, Gamma и Writer. Объединяя прикладные AI-исследования, гибкую инфраструктуру и бесшовные инструменты для разработчиков, мы позволяем компаниям, работающим на переднем крае AI, выводить передовые модели в продакшн. Мы быстро растем и недавно привлекли $1.5 млрд в рамках раунда серии F под руководством Altimeter Capital, Conviction Partners и Spark Capital. Присоединяйтесь к нам и помогите создать платформу, которую инженеры используют для выпуска AI-продуктов.

РОЛЬ

Эта роль находится на переднем крае нашей исследовательской повестки. Вы будете решать открытые проблемы на стыке методологий пост-тренировки и высокопроизводительного инференса, а затем сотрудничать с инженерами-исследователями для внедрения полученных результатов в продакшн-системы.

Значительная часть вашего времени будет посвящена исследованиям, углубляющим наше понимание того, как модели учатся, выравниванию и архитектурной эффективности — вопросам, которые могут не иметь немедленного применения в продукте. Оставшееся время будет направлено на исследования, решающие конкретные проблемы платформы Baseten и клиентов, которые являются самыми быстрорастущими AI-компаниями в мире, такими как Cursor, Lovable и Notion.

Мы ищем человека с острым исследовательским чутьем и искренним творческим инстинктом для выбора задач. Того, кто может выявлять важные вопросы, разрабатывать четкие эксперименты для их решения и продвигать передовой уровень знаний. Здесь среда не теоретическая, а скорее исследования, которые могут быть проверены активными клиентами, обрабатывающими миллиарды токенов в секунду.

Манифест:

НЕдавние ИССЛЕДОВАНИЯ

• Towards infinite context windows: neural KV cache compaction

• Dense, on-policy or both?

• Repeated kv cache for long-running agents

• Distillation without the dark – replicating black-box on-policy distillation on Baseten

ОБЯЗАННОСТИ

• Определять и проводить исследовательскую программу, охватывающую как фундаментальные, так и прикладные работы, при этом прикладная часть связана с платформой Baseten и потребностями клиентов.

• Разрабатывать и проводить строгие эксперименты, часто в значительных масштабах (многоузловые модели, модели с триллионами параметров).

• Работать с клиентами для преобразования специфических для предметной области требований в исследовательские задачи, когда это актуально для вашей программы.

• Публиковать работы в ведущих изданиях (NeurIPS, ICML, ICLR) и формировать исследовательское присутствие Baseten.

• Сотрудничать с командами по производительности моделей и инфраструктуре обучения для сопряжения результатов исследований с системами инференса в продакшне.

• Наставлять младших исследователей и формировать техническое направление исследовательской организации по мере ее роста.

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫЕ КВАЛИФИКАЦИИ

• Глубокие исследовательские навыки в области машинного обучения, подтвержденные публикациями в качестве основного автора в ведущих изданиях (степень магистра или PhD).

• Продемонстрированная способность переходить от теории через реализацию к эмпирическим результатам — не исключительно теоретическая или исключительно инженерная работа.

• Способность оценивать выбор задач, умение отличать исследования, которые улучшают метрику, от исследований, которые меняют способ построения систем.

• Готовность работать в стартап-среде, где большая часть исследований информирует решения по продуктам, а сроки измеряются месяцами, а не годами.

• Опыт в различных областях исследований (например, как интерпретируемость, так и RL, или как системы, так и методологии обучения).

• Подтвержденный опыт внесения вклада в open-source проекты или построения сообщества в области ML-исследований.

НАШ ВЗГЛЯД НА ТАЛАНТЫ

Многие из существующих сегодня лабораторий используют модель, основанную на формальных регалиях. Они концентрируют наиболее «видимых» исследователей, предполагая, что эта концентрация дает синергетический эффект. Лучшие исследователи в этой области очень часто еще не «видимы». Инженеры-исследователи, которые провели годы, работая с продакшн-стеком, и получили инсайты, которым не учат в программах PhD; PhD, работающие над неверно поставленной задачей в «правильной» лаборатории; операторы, которые были достаточно близки к реальным системам, чтобы увидеть то, чего никогда не приходилось видеть «видимым» исследователям. Если у вас нет традиционных квалификаций, но вы выполняете исключительную работу, мы будем рады пообщаться.

ПРЕИМУЩЕСТВА

• Конкурентоспособная компенсация, включая значительную долю в капитале компании.

• (Только для США) 100% покрытие медицинского, стоматологического и офтальмологического страхования для сотрудника и его иждивенцев.

• Гибкая политика использования оплачиваемых отпусков (PTO), включая общекорпоративный зимний перерыв (наши офисы закрыты с Сочельника до Нового года!).

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком.

• Стипендия на лечение бесплодия и создание семьи через Carrot.

• (Только для США) Корпоративная 401(k) программа.

• Возможность познакомиться с различными ML-стартапами, предоставляющая непревзойденные возможности для обучения и налаживания контактов.

Подайте заявку сейчас, чтобы отправиться в успешное путешествие по формированию будущего AI! Если вы мотивированный человек, увлеченный машинным обучением и желающий стать частью совместной и дальновидной команды, мы будем рады услышать от вас.

В Baseten мы стремимся создавать разнообразную и инклюзивную рабочую среду. Мы предоставляем равные возможности трудоустройства всем сотрудникам и кандидатам независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, национального происхождения, возраста, генетической информации, инвалидности или статуса ветерана.

Мы являемся работодателем с равными возможностями и будем рассматривать кандидатов с криминальным прошлым в соответствии с применимым законодательством (например, в соответствии с требованиями Ордонанса о справедливых шансах Сан-Франциско, где это применимо).