Member of Technical Staff, Research Engineering (AI)
Контакты
200 000 - 300 000$
Формат работы
remote (только USA)
Тип работы
fulltime
Грейд
senior
Страна
US
aipythonmlopsmachine learningdeep learningreinforcement learningsynthetic data
inВакансия из LinkedIn
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
$200к-300к/год
$230к$270кмедиана$320к
По похожим ролям (49) ~ $270к/год
На СНГ рынке: $4.4к/мес ($3.7к - $6к)
84
Хорошая вакансия
развернуть
Это сфокусированная исследовательская роль в AI с понятными задачами и серьёзной производственной составляющей, но работодатель и детали технического стека не указаны.
Компания не указана
Передовая область
От исследований к продакшену
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Member of Technical Staff, Research Engineering (AI): Building and optimizing scalable reinforcement learning systems and experimentation pipelines with an accent on reward function design, synthetic data generation, and model evaluation. Focus on fine-tuning open-source RL models and establishing robust benchmarking frameworks for high-performance AI research.
🚀 WE’RE HIRING: MEMBER OF TECHNICAL STAFF, RESEARCH ENGINEERING
Advance reinforcement learning through innovative research, scalable infrastructure, and AI experimentation.
📍 Role Details
• 🌍 Location Not Specified | Remote
• Employment: Full-time
• Base Salary: $200,000–$300,000/year
• Additional: Equity and potential performance bonuses
• Benefits: Health insurance reimbursement, PTO, and 401(k) matching
• Openings: 1
🎯 The Opportunity
Work at the intersection of AI research and production, transforming experimental ideas into scalable, high-performance reinforcement learning systems.
💼 What You’ll Do
• Design realistic reinforcement learning environments.
• Develop reward functions, verifiers, and evaluation logic.
• Build scalable training and experimentation pipelines.
• Automate synthetic data generation and validation.
• Develop AI-driven evaluation and quality assurance systems.
• Fine-tune and optimise open-source RL models.
• Establish benchmarking frameworks for model performance.
• Contribute to research evaluations and technical publications.
🎓 What You’ll Bring
• Deep expertise in reinforcement learning and training dynamics.
• Experience developing scalable RL systems and pipelines.
• Strong automation and synthetic data generation skills.
• Knowledge of model validation and evaluation frameworks.
• Experience fine-tuning open-source machine learning models.
• Excellent technical writing and communication skills.
• Research publications or benchmarking experience preferred.
📩 Ready to advance reinforcement learning research? Apply today!
Application link: [Показать контакты]
#Hiring #ResearchEngineer #ReinforcementLearning #MachineLearning #AIResearch #DeepLearning #MLOps #RemoteJobs
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →