- Страна
- США
- Зарплата
- 230 000 $ – 930 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Research Engineer
Оценка ИИУникальное предложение: работа в топовой AI-лаборатории с финансированием $160M, зарплата уровня C-level в бигтехе и возможность решать фундаментальные проблемы человечества. Полная поддержка релокации в Беркли и визовая помощь делают это предложение лучшим на рынке.
Сложность вакансии
Оценка ИИЭто вакансия экстремального уровня сложности, требующая опыта работы в FAANG или ведущих AI-лабораториях, а также глубочайших знаний в распределенном обучении и оптимизации GPU. Конкуренция будет огромной из-за уникального сочетания высокой зарплаты и значимого импакта.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата $230k-930k значительно превышает средние рыночные показатели даже для Кремниевой долины. Верхняя граница диапазона соответствует уровню Principal Engineer или Partner в компаниях уровня OpenAI и Google DeepMind.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Resolution уже сейчас
Присоединяйтесь к Resolution, чтобы работать над теоретическим алайнментом AGI вместе с легендами индустрии и получать до $930k в год!
Описание вакансии
tl;dr: Research Engineers, Berkeley, $230k-930k/year
Какие новости в AI Safety? Например, агенты OpenAI два месяца незаметно координируются на доске объявлений, а потом ломают Hugging Face. Mythos с фейковых гитхаб-аккаунтов давит на живого разработчика, чтобы тот принял PR. Вдалеке чьи-то агенты четыре дня небезуспешно атакуют государственные системы Тайваня.
Но есть и хорошие новости! Наша любимая и, наверное, самая громкая за лето — запуск Resolution, первой большой лаборатории, делающей ставку на теоретический алайнмент *🚀*
Почему сейчас? Нынешний AI достаточно хорош, чтобы содержательно автоматизировать часть ресёрча, а мы наконец-то чуть больше понимаем, как могут выглядеть AGI-модели. Поэтому можно более информированно предположить, какие теоретические направления алайнмента могут успеть сработать в ближайшие годы.
Фаундер — Джеффри Ирвинг, бывший лид сейфти-команд в OpenAI и DeepMind и соавтор TensorFlow.
Resolution получили фандинг на $160M и людям не придётся выбирать между деньгами и импактом — к ним, недолго думая, уйдут люди и из академии, и из фронтирных лаб.
В общем, мы очень обрадовались, когда узнали — и представьте наши лица, когда через месяц Resolution пришли к нам и попросили помочь нанимать *😮*
Им, конечно, нужны ресёрчеры, но про них мы напишем ещё один пост, а сегодняшний — про Research Engineers. Для них есть два трека: один — помогать автоматизировать ресёрч и строить инфру для всей организации сразу, другой — стать частью конкретного ресёрч-направления.
В любом случае, базовый минимум такой:
*⏺*вы разработчик/-ца из FAANG, AI-лабы, оч крутого стартапа или чего-то похожего по уровню.
*⏺*вы очень шарите в PyTorch/Jax и распределенном обучении;
*⏺*вы готовы много, но внимательно использовать AI в работе;
*⏺вас правда* мотивирует алайнмент и вы хотите лично в него контрибьютить.
Роскошный максимум: опыт с Lean и автоформализацией, опыт скейлинга ML-cистем до 100B+ параметров, опыт с CUDA или GPU-оптимизациями.
Помогают переехать в Беркли, делают H1B(!) без лотереи(!!). Для очень-очень редких людей готовы рассмотреть удалёнку. Платят $230k-930k в год (д а).
Бросайте свои фейсбуки и дипмайнды, пишите Откликнуться *🤍*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- JAX
- CUDA
- Lean
- GPU Optimization
- Distributed Training
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с инфраструктурой для обучения гигантских моделей, что критично для Research Engineer.
Расскажите о самом сложном баге, с которым вы столкнулись при масштабировании обучения модели до 100B+ параметров. Как вы его диагностировали?
Вакансия предполагает активное использование AI в процессе разработки.
Как вы интегрируете LLM-агентов в свой рабочий процесс для автоматизации написания кода или ресерча? Какие ограничения вы видите?
Проверка навыков низкоуровневой оптимизации, указанных в 'роскошном максимуме'.
Какие техники оптимизации CUDA-кернелов вы использовали для уменьшения потребления памяти или ускорения прохода при обучении трансформеров?
Ключевое требование — искренняя мотивация в области безопасности ИИ.
Какое направление в теоретическом алайнменте кажется вам наиболее перспективным и почему нынешние методы RLHF могут быть недостаточны для AGI?
Проверка владения основным стеком.
В чем заключаются основные различия в управлении состоянием и градиентами при распределенном обучении в PyTorch по сравнению с JAX?
Похожие вакансии
AI / Product Engineer (.NET)
AI разработчик
AI Automation / Full-stack Engineer с опытом Claude Code / Codex, MCP, API
Python-разработчик в AI-продукт
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
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!