Научный сотрудник-исследователь

О компании Inworld

Inworld — это исследовательская лаборатория, состоящая из ведущих исследователей и инженеров, создающих лучшие в мире модели голосового взаимодействия в реальном времени.

Сегодня наши модели занимают первое место в мире среди моделей голосового взаимодействия в реальном времени. Они используются для поддержки крупнейших потребительских AI-приложений в таких категориях, как здоровье, фитнес, обучение, терапия, компаньоны, клиентский опыт и медиа; охватывая сотни миллионов конечных пользователей. Наша работа охватывает такие области, как исследование и разработка передовых моделей, оптимизация вывода в реальном времени и создание лучших в своем классе API и продуктов, которые позволяют разработчикам взаимодействовать со своими пользователями.

Мы привлекли более 125 миллионов долларов от Lightspeed, Section 32, Kleiner Perkins, венчурного фонда Microsoft M12, Founders Fund, Meta и Стэнфорда, среди прочих. Наша технология поддерживает проекты таких компаний, как NVIDIA, Microsoft Xbox, Niantic, Logitech Streamlabs, Wishroll, Little Umbrella и Bible Chat. Мы также были признаны CB Insights одной из 100 самых перспективных AI-компаний в мире и названы одной из 10 лучших стартапов США по версии LinkedIn.

Кого мы ищем

Год назад надежные агентные системы практически не существовали. Никто не имеет десятилетнего опыта в этой области. Поэтому мы не ищем шаблонное резюме — мы ищем сильных людей с разным опытом, которые быстро учатся, успешно работают в условиях неопределенности и могут показать, что они построили, сломали и поняли.

Опыт, который мы считаем полезным

Вам не нужен весь этот опыт. Но достаточно, чтобы обосновать свою кандидатуру.

• Фундаментальные модели: обучение, новые архитектуры, обучение с подкреплением, моделирование вознаграждения, масштабирование

• Оценка: бенчмарки, циклы оценки, измерение качества, LLM в роли судьи, анализ сбоев

• Передовые темы: мультимодальные модели, агенты, использование инструментов, вычисления во время тестирования, модели мира

• Публикации на ICML, ICLR, NeurIPS, EMNLP, ACL или AAAI

• Докторская степень в области машинного обучения/обработки естественного языка — или эквивалентный практический опыт, который вы можете продемонстрировать

• Публичные работы: нетривиальные AI-побочные проекты, междисциплинарные эксперименты, вклад в open-source

• Полный цикл исследовательской работы: вы формулируете вопрос, проводите эксперименты, пишете статью, выпускаете результат

Если вы учились через создание проектов, участие в конкурсах или сотрудничество вне академии — это тоже считается. Мы ценим доказательства, а не формальные дипломы.

Кто здесь преуспевает

• Пионеры: Вам не нужна дорожная карта, чтобы начать движение; вы уверенно выбираете направление и строите карту по ходу.

• Исследователи полного цикла: Вы считаете, что исследование не закончено, пока результат не внедрен. Вы отдаете предпочтение влиянию над чисто академическими публикациями.

• Инженеры, исходящие из первых принципов: Вы не просто пишете код; вы увлеченно разбираетесь в почему. Вы первыми ставите под вопрос подход, если считаете, что есть лучший способ решить основную проблему.

• Ответственные за миссию: Вас не устраивает «так сказал менеджер продукта». Вы стремитесь к глубокому пониманию и хотите понять фундаментальную логику каждого принятого решения.

Каково работать здесь

Мы даем вам неясные задачи и ожидаем, что вы сделаете их понятными. Мы ценим исследователей, которые говорят «Я пока не знаю» — а затем разрабатывают эксперимент, чтобы выяснить ответ. Мы рассматриваем оценку как полноценный исследовательский продукт, а не как формальность перед запуском. Влияние важнее публикаций, хотя мы поддерживаем публикации, которые продвигают область вперед. Ваша работа должна быть видимой. Плоская структура, быстрые итерации, минимум бюрократии.

Нам не нужно сопроводительное письмо. Ссылка на что-то, что вы создали, скажет нам больше.

Профессиональное владение английским языком (письменно и устно) обязательно, так как вы будете ежедневно сотрудничать с руководством и инженерными командами из США.