- Страна
- Германия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior / Lead Research Scientist - Germany
Исключительная возможность работать в одном из топовых ИИ-стартапов мира с огромным финансированием и реальным продуктом. Высокий балл за инновационность задач, сильную команду и возможность удаленной работы из Германии.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокой экспертизе в области Foundation Models и наличием публикаций в топовых конференциях (NeurIPS, ICML). Работа предполагает полную автономность в решении неопределенных задач и высокий темп стартапа.
Анализ зарплаты
Для позиций уровня Senior/Lead Research Scientist в Германии в сфере Deep Learning, зарплаты в топовых стартапах значительно выше среднего по рынку и часто дополняются опционами (ESOP), которые могут кратно увеличить общий доход.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Senior / Lead Research Scientist position at Inworld AI. Having followed Inworld’s progress in creating the orchestration platform for real-time AI characters, I am impressed by your commitment to moving beyond academic benchmarks toward shipping impactful, frontier-level agentic systems. My background in training foundation models and designing robust evaluation loops aligns perfectly with your mission to build reliable, multimodal AI.
In my previous work, I have consistently applied first-principles thinking to solve ambiguous problems, from optimizing test-time compute to scaling RLHF pipelines. I thrive in flat, fast-paced environments where research is treated as a full-cycle process—from framing the initial hypothesis to shipping the final result. I am particularly excited about the opportunity to contribute to Inworld’s research lab and collaborate with your world-class team to push the boundaries of what real-time AI can achieve.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в inworld-ai уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Inworld, чтобы создавать будущее агентных систем и мультимодальных моделей в одном из самых перспективных ИИ-стартапов мира.
Описание вакансии
About Inworld
Inworld is a product-oriented research lab of top AI researchers and engineers, developing best-in-class realtime multimodal models and the only realtime orchestration platform optimized for thousands of queries per second.
We’ve raised more than $125M from Lightspeed, Section 32, Kleiner Perkins, Microsoft’s M12 venture fund, Founders Fund, Meta and Stanford, among others. Our technology has powered experiences from companies such as NVIDIA, Microsoft Xbox, Niantic, Logitech Streamlabs, Wishroll, Little Umbrella and Bible Chat. We’ve also been recognized by CB Insights as one of the 100 most promising AI companies globally and have been named one of LinkedIn's Top 10 Startups in the USA.
Who We're Looking For
A year ago, reliably working agentic systems barely existed. Nobody has a decade of experience here. So we're not screening for a resume template — we're looking for strong people from varied backgrounds who learn fast, thrive in ambiguity, and can show us what they've built, broken, and understood.
Experience We Find Useful
You don't need all of this. But you need enough to make a case.
- Foundation models: training, new architectures, RL, reward modeling, scaling
- Evaluation: benchmarks, eval loops, quality measurement, LLM-as-judge, failure analysis
- Frontier topics: multimodal models, agents, tool use, test-time compute, world models
- Published research at ICML, ICLR, NeurIPS, EMNLP, ACL, or AAAI
- PhD in ML/NLP — or equivalent practical experience you can point to
- Public work: non-trivial AI side projects, interdisciplinary experiments, open-source contributions
- Full-stack research ownership: you frame the question, run the experiments, write the paper, ship the result
If you learned through building, competitions, or collaborations outside academia — that counts. We care about evidence, not credentials.
Who Thrives Here
- Pathfinders: You don’t need a roadmap to start walking; you’re comfortable picking a direction and building the map as you go.
- Full-Cycle Researchers: You believe research isn't finished until it’s shipped. You have a bias for impact over purely academic output.
- First-Principles Engineers: You don't just ship code; you obsess over the why. You’re the first to question an approach if you think there’s a better way to solve the core problem.
- Mission Owners: You aren't satisfied with "the PM said so." You thrive on deep context and want to understand the fundamental logic behind every decision we make.
What Working Here Is Like
We hand you unclear problems and expect you to make them clear. We value researchers who say "I don't know yet" — and then design the experiment that finds out. We treat evaluation as a first-class research product, not a box to check before launch. Impact comes before publications though we support sharing work that moves the field forward. Your work should be visible. Flat structure, fast iterations, minimal process theater.
We don't need a cover letter. A link to something you've built tells us more.
Professional fluency in English (written and spoken) is required, as you will be collaborating daily with our US-based leadership and engineering teams.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Machine Learning
- NLP
- Reinforcement Learning
- Large Language Models
- Multimodal
- Python
- PyTorch
- Research
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата мыслить за рамками стандартных бенчмарков и создавать надежные системы оценки для специфических задач Inworld.
Как бы вы спроектировали систему оценки (evaluation loop) для измерения 'естественности' и 'полезности' игрового ИИ-агента в реальном времени?
Оценка практического опыта работы с современными методами обучения и понимания их ограничений.
Расскажите о вашем опыте работы с RLHF или DPO: с какими основными трудностями при масштабировании вы столкнулись и как их решили?
Inworld ценит исследователей, которые доводят идеи до продакшена. Этот вопрос проверяет инженерную составляющую.
Опишите случай, когда вам пришлось оптимизировать архитектуру модели или процесс инференса для работы в условиях жестких ограничений по задержке (latency).
Проверка осведомленности о последних трендах и способности применять их к продукту компании.
Как, по вашему мнению, использование 'test-time compute' может изменить взаимодействие пользователя с ИИ-персонажами в ближайшие два года?
Проверка соответствия культуре 'Pathfinders' и умения работать в условиях неопределенности.
Опишите самый сложный исследовательский проект, который вы вели от идеи до реализации без четкого ТЗ. Как вы определяли приоритеты?
Похожие вакансии
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
Senior MLOps
Senior Data Scientist (Search)
Data Scientist (Senior / middle+)
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
- Германия