Научный сотрудник

О компании Inworld

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

Сегодня наши модели занимают первое место в мире среди моделей голоса 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 опыт 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 LinkedIn в США.

Кого мы ищем

Год назад надежные агентные системы практически не существовали. Никто не имеет десятилетнего опыта в этой области. Поэтому мы не отбираем по шаблону резюме — мы ищем сильных людей с разным опытом, которые быстро учатся, преуспевают 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 награды, 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, создавая проекты, участвуя в конкурсах или сотрудничая вне академии, это тоже считается. Мы ценим доказательства, а не формальные дипломы.

Кто здесь преуспевает

• Вам не нужен план, чтобы начать движение; вы комфортно выбираете направление и строите карту по ходу дела

• Вы считаете, что исследование не закончено, пока оно не внедрено. Вы отдаёте предпочтение влиянию, а не только академическим публикациям

• Вы не просто выпускаете код; вы одержимы почему. Вы первыми ставите под вопрос подход, если считаете, что есть лучший способ решить основную проблему

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

Каково работать здесь

Мы даём вам неясные задачи и ожидаем, что вы сделаете их понятными. Мы ценим исследователей, которые говорят «Я ещё не знаю», а затем разрабатывают эксперимент, чтобы выяснить. Мы рассматриваем оценку как полноценный исследовательский продукт, а не просто галочку перед запуском. Влияние важнее публикаций, хотя мы поддерживаем распространение работы, которая продвигает область вперёд. Ваша работа должна быть видимой. Плоская структура, быстрые итерации, минимум бюрократии.

Мы верим в силу личного сотрудничества для решения самых сложных задач и формирования сильной командной культуры. Мы предлагаем помощь с переездом и с нетерпением ждём вашего присоединения к нам в офисе в Маунтин-Вью.

Базовый диапазон зарплаты для этой полной занятости составляет от 270 000 до 500 000 долларов США + бонусы + акции + льготы.