Staff / Principal Research Scientist - Switzerland

Должность: Staff / Principal Research Scientist - Switzerland Компания: Inworld AI Местоположение: Швейцария / Удаленно

О Inworld

Inworld — это исследовательская лаборатория и поставщик сервисов инференса, специализирующаяся на ИИ в реальном времени для потребительских приложений. Мы создаем собственные речевые модели, обслуживаем LLM и осуществляем инференс для модульных API, разработанных для высоконагруженных рабочих процессов в реальном времени.

Сотни миллионов пользователей ежедневно взаимодействуют с приложениями на базе Inworld, и мы обрабатываем более 10 триллионов токенов LLM в месяц. Наши модели и инфраструктура поддерживают потребительские приложения в таких областях, как компаньоны, здравоохранение, фитнес, образование, медиа и многое другое. Наша работа охватывает исследования моделей, инференс в реальном времени, крупномасштабную инфраструктуру обслуживания и API, которые разработчики используют для внедрения этих возможностей в продакшн.

Мы привлекли более 125 миллионов долларов от Lightspeed Venture Partners, Section 32, Kleiner Perkins, венчурного фонда Microsoft M12, Founders Fund, Meta, Stanford и других. Наши технологии использовались в приложениях 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 ИИ-компаний в мире и одной из 10 лучших стартапов США по версии LinkedIn.

Кого мы ищем

Год назад надежно работающие агентские системы почти не существовали. Ни у кого нет десятилетнего опыта в этой области. Поэтому мы не отбираем кандидатов по шаблону резюме — мы ищем сильных людей из разных областей, которые быстро учатся, преуспевают в неопределенности и могут показать нам, что они построили, сломали и поняли.

Полезный опыт

Вам не нужно иметь весь этот опыт. Но вам нужно достаточно, чтобы представить убедительное обоснование.

• Фундаментальные модели: обучение, новые архитектуры, RL, моделирование вознаграждений, масштабирование
• Оценка: бенчмарки, циклы оценки, измерение качества, LLM-as-a-judge, анализ сбоев
• Передовые темы: мультимодальные модели, агенты, использование инструментов, вычисления во время тестирования, мировые модели (world models)
• Опубликованные исследования на ICML, ICLR, NeurIPS, EMNLP, ACL или AAAI
• PhD в области ML/NLP — или эквивалентный практический опыт, на который вы можете указать
• Публичные работы: нетривиальные ИИ-побочные проекты, междисциплинарные эксперименты, вклад в open-source
• Полный цикл владения исследованием: вы формулируете вопрос, проводите эксперименты, пишете статью, доставляете результат
• Требуется профессиональное владение английским языком (письменным и устным), так как вы будете ежедневно сотрудничать с нашим руководством и инженерными командами, базирующимися в США.

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

Кто здесь преуспевает

• Вам не нужна дорожная карта, чтобы начать движение; вы чувствуете себя комфортно, выбирая направление и прокладывая карту по ходу дела
• Вы верите, что исследование не закончено, пока оно не будет реализовано. Вы предпочитаете оказывать влияние, а не создавать чисто академический результат
• Вы не просто выпускаете код; вы одержимы причиной. Вы первым ставите под сомнение подход, если считаете, что есть лучший способ решить основную проблему
• Вас не устраивает ответ "так сказал менеджер продукта". Вы цените глубокий контекст и хотите понять фундаментальную логику каждого принимаемого нами решения.

Как у нас работается

Мы ставим перед вами неясные задачи и ожидаем, что вы сделаете их ясными. Мы ценим исследователей, которые говорят "Я пока не знаю" и 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, продвигающих область вперед. Ваша работа должна быть заметной. Плоская структура, быстрые итерации, минимум бюрократии.

Местоположение и трудоустройство

• Местоположение: удаленно в пределах Швейцарии
• Тип занятости: Полная занятость, постоянное трудоустройство
• Модель найма: Трудоустройство через Employer of Record (EOR)

Кандидаты должны уже иметь законное право на работу в Швейцарии, так как визовая поддержка для этой должности не предоставляется. Для кандидатов, заинтересованных в переезде в район залива Сан-Франциско в будущем, может быть доступна полная визовая поддержка и поддержка при переезде в США, в зависимости от потребностей бизнеса и применимых правовых требований и требований к разрешению на работу.

Inworld Jobs Privacy