- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Machine Learning Researcher - Springtail
Исключительная возможность для исследователей: работа в организации с огромным эндаументом ($2.5 млрд), фокус на фундаментальной науке без академической бюрократии и амбициозные задачи в области AGI. Гибридный формат в районе залива Сан-Франциско добавляет привлекательности.
Сложность вакансии
Высокая сложность обучена необходимостью проведения фундаментальных исследований в области AGI и синтеза программ. Требуется не только свободное владение стеком (PyTorch, JAX, CUDA), но и глубокое понимание математической статистики и оптимизации.
Анализ зарплаты
Для позиции ML Researcher в районе залива Сан-Франциско (Bay Area) в организации уровня Astera, рыночные зарплаты значительно выше средних по стране. Указанный диапазон отражает высокие стандарты для специалистов с магистерской степенью и опытом в фундаментальных исследованиях AGI.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Researcher position for the Springtail project at Astera Institute. With a solid background in machine learning and a deep interest in data-efficient model induction, I am particularly drawn to your work on bootstrapped program synthesis and the concept of a 'machine learning strange loop.' My experience in optimizing architectural elements and working with complex datasets aligns perfectly with your mission to surmount current barriers in sample efficiency.
Throughout my research career, I have developed a fluency in PyTorch and JAX, focusing on improving generalization performance and understanding learned representations. I admire Astera's unique position as a high-risk, high-reward research organization and its commitment to creating lasting public goods. I am eager to contribute to a team that values mathematical rigor and empirical experimentation in the pursuit of Artificial General Intelligence.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в astera уже сейчас
Присоединяйтесь к Astera Institute, чтобы создавать алгоритмы машинного обучения нового поколения и определять будущее AGI.
Описание вакансии
Astera Institute
Machine Learning Researcher - Springtail
Position Summary
Datasets in many areas, science in particular, are often small, heterogeneous, and expensive. Human scientists can take these datasets and generate models to describe them, but this process of model induction is labor-intensive and error-prone. Machine learning is a general and scalable solution, but it is not uniformly sample efficient.
The Astera Institute is seeking a Machine Learning Researcher to help surmount this barrier with new architectures for data-efficient and general model induction. This includes bootstrapped program synthesis, along with components for a system that synthesizes its own learning algorithms - a machine learning strange loop. This is a full time position that reports to Timothy Hanson.
Responsibilities:
- Hypothesize, test, and refine means of improving generalization performance of common architectural elements, including different forms of attention. This includes devising controlled datasets to elucidate e.g. learning order & learned representations.
- Think both mathematically and empirically about problems of runtime inference in gradient-trained networks, with an eye to the extensive literature on statistical learning and an open mind to the many forms of constrained optimization.
- Contribute to a well-documented and well-instrumented code base that is performant where necessary yet expeditious where experimental throughput demands.
Qualifications and Experience
- Masters or equivalent in machine learning, mathematics, or equivalent fields (strong candidates from neuroscience are encouraged to apply).
- Fluency with Pytorch, and familiarity with JAX, CUDA, and/or Triton + their open-source ecosystems.
- Demonstrated ability do fundamental research.
- Demonstrated ability to work in teams.
About Astera:
Astera Institute is a new kind of research organization that operates outside the constraints of markets or academia, and is itself an experiment in how research organizations can move faster, take smarter risks, and create lasting public goods. Our key programs include:
- Our Residency is a one to two-year program that supports extraordinary scientists who are producing public goods. We support not only residents’ salaries, but also budgets for them to hire a team and meet other needs to accelerate their work.
- Radial supports biotechnology-focused projects and is redefining how science should be done.
- Obelisk does fundamental research in Artificial General Intelligence to ensure it brings good to humanity.
Astera is uniquely positioned to shape the course of rapid scientific and technological innovation because of:
- A $2.5B endowment, which we intend to deploy boldly rather than preserve in perpetuity.
- A small, agile team: We are staffed much more leanly than other foundations, and aim to keep bureaucracy as minimal as possible. It's more accurate to think of us as a startup than a traditional foundation.
- High risk tolerance: We take an experimental approach to our programming that means we expect projects to fail with some frequency.
- Disinterest in consensus: we add value by supporting projects, programs, and people that other organizations can’t or won’t.
Location
This position is hybrid at our office in Emeryville, CA. Some travel may be required from time-to-time for in-person collaboration and work.
Compensation
The posted salary range is based on location in the Bay Area. The successful candidate will receive a competitive compensation package, commensurate with their experience and location.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- PyTorch
- Machine Learning
- JAX
- CUDA
- Optimization
- Mathematics
- Triton
- Statistical Learning
- Program Synthesis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания основной цели проекта — повышения эффективности обучения на малых данных.
Какие подходы к повышению sample efficiency в архитектурах с механизмом внимания вы считаете наиболее перспективными для малых наборов данных?
Оценка навыков работы с низкоуровневыми инструментами оптимизации, упомянутыми в вакансии.
Опишите ваш опыт работы с Triton или CUDA для оптимизации кастомных слоев в нейронных сетях. С какими трудностями вы сталкивались?
Вакансия упоминает 'bootstrapped program synthesis'. Важно понять, знаком ли кандидат с этой концепцией.
Как бы вы подошли к реализации системы, которая способна синтезировать собственные алгоритмы обучения? Какие математические ограничения здесь наиболее критичны?
Проверка способности кандидата к аналитической работе и интерпретации моделей.
Как вы предлагаете оценивать качество выученных представлений (learned representations) в сетях, обученных с помощью градиентного спуска?
Оценка соответствия культуре 'стартапа внутри фонда' и готовности к экспериментам.
Расскажите о случае, когда ваша исследовательская гипотеза провалилась. Как вы адаптировали свой подход и какие выводы сделали для будущих экспериментов?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Python)
AI Engineer (CV & Navigation)
Senior / Lead LLM Engineer
Python AI разработчик
Разработчик AI-агентов
Middle, Middle+, Senior GenAI/LLM Разработчик
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США