Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Scale AI
Вашингтон, Соединенные Штаты12 месяцев назад
235 200 – 294 000 USD
в год
Грейд
Middle
Опыт работы
от 2 лет
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Цель инженера машинного обучения в Scale — использовать методы в областях генеративного ИИ, компьютерного зрения, обучения с подкреплением и агентного ИИ для улучшения продуктов Scale и клиентского опыта в производственных средах. Наши инженеры машинного обучения используют надежную внутреннюю инфраструктуру и уникальный доступ к огромным наборам данных для предоставления улучшений нашим клиентам.
Наша команда машинного обучения для государственного сектора занимается развертыванием передовых моделей в критически важных государственных системах с помощью таких продуктов, как Donovan и Thunderforge. Наша работа охватывает несколько модальностей с особым вниманием как к большим языковым моделям, так и к компьютерному зрению. В области LLM мы разрабатываем агентные системы, которые помогают решать сложные операционные задачи и задачи планирования для правительственных партнеров. Это включает создание агентных фреймворков, интегрированных с пользовательскими конвейерами поиска и производственными API, а также инструментов оценки для сравнения и совершенствования поведения агентов. Мы также продвигаем исследования в таких областях, как обучение с подкреплением для агентных LLM, с успешным развертыванием в реальных операционных средах. В области компьютерного зрения мы обучаем передовые модели для увеличения пропускной способности маркировки и автоматизации задач восприятия. Наши усилия включают создание крупномасштабных конвейеров дообучения, обучение моделей по нескольким модальностям и разработку обобщаемых базовых моделей зрения для поддержки широкого спектра оборонных приложений.
Миссия Scale — разрабатывать надежные системы ИИ для принятия наиболее важных мировых решений. Наши продукты предоставляют высококачественные данные и комплексные технологии, которые обеспечивают работу ведущих мировых моделей и помогают предприятиям и правительствам создавать, развертывать и контролировать приложения ИИ, которые приносят реальную пользу. Мы тесно сотрудничаем с лидерами отрасли, такими как Meta, Ernst & Young, Mayo Clinic, Time Inc., правительством Катара и государственными учреждениями США, включая Армию и ВВС. Мы расширяем нашу команду для ускорения разработки приложений ИИ.
Более 2 лет опыта создания и развертывания прикладных ML-систем в производственных средах
Обширный опыт работы с GenAI, агентным ИИ, обработкой естественного языка, глубоким обучением и глубоким обучением с подкреплением или компьютерным зрением в производственной среде
Прочные знания в области алгоритмов, структур данных и объектно-ориентированного программирования
Сильные навыки программирования на Python, опыт работы с TensorFlow или PyTorch
Опыт развертывания программного обеспечения в средах, к которым нет доступа с вашего ноутбука — локальных, периферийных, изолированных или в других ограниченных сетях. Регулируемые отрасли засчитываются; ограничение — это главное, а не отрасль
Любой предыдущий опыт работы с правительством или обороной: военная или гражданская служба, стажировка с допуском или работа у федерального подрядчика
Практическое дообучение моделей с открытым весом — LoRA/PEFT, инструктивное дообучение или обучение моделей встраивания, на работе или самостоятельно
Написание оценок для системы, вывод которой не является детерминированным: бенчмарки, LLM-судьи или регрессионный набор, который выявил реальную проблему
Опыт работы с геопространственными данными или картами — ГИС-инструменты, системы пространственных ссылок или изображения
Выпущенный проект с реальными пользователями, за который вы отвечали после запуска, а не передавали при слиянии
Вознаграждение (Базовый оклад для этой полной ставки в Вашингтоне, округ Колумбия составляет:): 235 200 – 294 000 долларов США в год.
Пакеты вознаграждения в Scale для соответствующих должностей включают базовую заработную плату, опционы и льготы. Диапазон, отображаемый в каждом объявлении о вакансии, отражает минимальный и максимальный целевой показатель для новых сотрудников на этой должности и может включать несколько карьерных уровней в Scale; он будет определяться в процессе собеседования в зависимости от места работы и дополнительных факторов, включая соответствующие навыки, опыт, квалификацию, результаты собеседования и соответствующее образование или обучение. Сотрудникам Scale на соответствующих должностях также предоставляется компенсация в виде опционов, при условии одобрения Советом директоров. Ваш рекрутер может предоставить более подробную информацию о конкретном диапазоне заработной платы для предпочитаемого вами места жительства в процессе найма и подтвердить, будет ли данная должность иметь право на получение опционов. Вы также получите льготы, включая, но не ограничиваясь: комплексное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, пенсионные льготы, стипендию на обучение и развитие, а также щедрую политику оплачиваемых отпусков (PTO). Кроме того, эта должность может давать право на дополнительные льготы, такие как транспортная стипендия.
Базовый оклад для этой полной ставки в Вашингтоне, округ Колумбия составляет: $235,200 — $294,000 USD
Compensation (The base salary range for this full-time position in the location of Washington DC is:): 235,200 – 294,000 USD per year
The goal of a Machine Learning Engineer at Scale is to leverage techniques in the fields of generative AI, computer vision, reinforcement learning, and agentic AI to improve Scale's products and customer experience in production environments. Our machine learning engineers take advantage of robust internal infrastructure and unique access to massive datasets to deliver improvements to our customers.
Our Public Sector Machine Learning team is focused on deploying cutting-edge models to mission-critical government systems through products like Donovan and Thunderforge. Our work spans multiple modalities, with a strong focus on both large language models and computer vision. On the LLM side, we are developing agentic systems that help solve complex operational and planning challenges for government partners. This includes building agent frameworks that integrate with custom retrieval pipelines and production APIs, as well as evaluation tools to benchmark and refine agent behavior. We're also advancing research in areas like reinforcement learning for agentic LLMs, with successful deployment into real-world operational environments. On the computer vision front, we're training advanced models to increase labeling throughput and automate perception tasks. Our efforts include building large-scale fine-tuning pipelines, training models across multiple modalities, and developing generalizable vision foundation models to support a wide range of defense applications.
You will:
Ideally You’d Have:
Nice to Haves:
Compensation packages at Scale for eligible roles include base salary, equity, and benefits. The range displayed on each job posting reflects the minimum and maximum target for new hire salaries for the position and may be inclusive of several career levels at Scale; it will be determined during the interview process based on work location and additional factors, including job-related skills, experience, qualifications, interview performance, and relevant education or training. Scale employees in eligible roles are also granted equity based compensation, subject to Board of Director approval. Your recruiter can share more about the specific salary range for your preferred location during the hiring process, and confirm whether the hired role will be eligible for equity grant. You'll also receive benefits including, but not limited to: comprehensive health, dental and vision coverage, retirement benefits, a learning and development stipend, and generous PTO. Additionally, this role may be eligible for additional benefits such as a commuter stipend.
The base salary range for this full-time position in the location of Washington DC is: $235,200 — $294,000 USD
PLEASE NOTE: Our policy requires a 90-day waiting period before reconsidering candidates for the same role. This allows us to ensure a fair and thorough evaluation of all applicants.
About Us: At Scale, our mission is to develop reliable AI systems for the world's most important decisions. Our products provide the high-quality data and full-stack technologies that power the world's leading models, and help enterprises and governments build, deploy, and oversee AI applications that deliver real impact. We work closely with industry leaders like Meta, Ernst & Young, Mayo Clinic, Time Inc., the Government of Qatar, and U.S. government agencies including the Army and Air Force. We are expanding our team to accelerate the development of AI applications.
We believe that everyone should be able to bring their whole selves to work, which is why we are proud to be an inclusive and equal opportunity workplace. We are committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability status, gender identity or Veteran status.
We are committed to working with and providing reasonable accommodations to applicants with physical and mental disabilities. If you need assistance and/or a reasonable accommodation in the application or recruiting process due to a disability, please contact us at . Please see the United States Department of Labor's Know Your Rights poster for additional information.
We comply with the United States Department of Labor's Pay Transparency provision.
PLEASE NOTE: We collect, retain and use personal data for our professional business purposes, including notifying you of job opportunities that may be of interest and sharing with our affiliates. We limit the personal data we collect to that which we believe is appropriate and necessary to manage applicants’ needs, provide our services, and comply with applicable laws. Any information we collect in connection with your application will be treated in accordance with our internal policies and programs designed to protect personal data. Please see our privacy policy for additional information.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 202 000 до 237 000