Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
$180к-600к/год
$210к$280кмедиана$310к
По похожим ролям (50) ~ $280к/год
На СНГ рынке: $5.3к/мес ($3.9к - $6к)
88
Крутая вакансия
развернуть
Здесь можно заниматься постобучением передовых моделей и RL, сочетая эксперименты с внедрением результатов; обязательная работа в офисе в Пало-Альто заметно ограничивает географическую доступность.
Только офис
Понятные задачи
Актуальный стек
Передовой ИИ
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Senior Model Engineer Post-Training and Reinforcement Learning (AI): Designing experiments and improving large-model training recipes through data-quality, reinforcement-learning, reward, and evaluation work with an accent on post-training and model alignment. Focus on preventing reward hacking, exposing model weaknesses through targeted evaluations, and scaling successful experiments into frontier training runs.
Senior Model Engineer Post-Training and Reinforcement Learning
Company
SpaceXAI
Conditions
6 days ago Salary: 180K - 600K
Skills
Candidate Availability
Required and preferred rules are kept separate and reflect the wording in the original posting.
About the Role
You will design rigorous experiments, improve model recipes through data-quality and mixture experiments, define effective reinforcement-learning data and rewards, advance training science, build targeted evaluations, and help scale successful experiments into frontier training runs.
Requirements
Production-quality programming in Python, PyTorch, JAX, Rust, or C++
Experience training large models, including pre-training, post-training, fine-tuning, or reinforcement learning training of neural networks with more than 1 billion parameters
Post-training
Reinforcement learning
Reward modeling
Preference optimization
RLHF
DPO
Model evaluation
Alignment
Responsibilities
Design and run rigorous experiments that produce measurable gains in model capability
Improve model recipes through data quality, deduplication, and mixture experiments
Define effective reinforcement learning data and rewards, including grader design and reward-hacking prevention
Advance training science through architecture, scaling, and post-training experiments
Build evaluations and targeted tasks that expose model weaknesses
Partner with engineers to scale promising results from small experiments to frontier training runs
Benefits
Equity
Comprehensive medical coverage
Vision coverage
Dental coverage
401(k) retirement plan
Short-term disability insurance
Long-term disability insurance
Life insurance
Discounts and perks
Показать контакты
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 →
Пожаловаться
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации