- Страна
- Сербия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior / Lead Research Scientist - Serbia
Inworld — один из самых заметных ИИ-стартапов с отличным финансированием и партнерствами с гигантами вроде Microsoft и NVIDIA. Работа в такой команде предлагает уникальный опыт на острие технологий, хотя и требует высокой самоотдачи.
Сложность вакансии
Роль требует исключительных навыков в области ML-исследований, наличия публикаций на топовых конференциях (NeurIPS, ICML) или эквивалентного практического опыта. Высокая сложность обусловлена необходимостью работать в условиях неопределенности и самостоятельно вести полный цикл исследования от идеи до внедрения.
Анализ зарплаты
Зарплата для Senior/Lead ролей в ИИ в Сербии значительно выше среднего по рынку ИТ, так как компании конкурируют за глобальные таланты. Указанный диапазон отражает уровень компенсации в международных продуктовых компаниях и топовых ИИ-лабораториях региона.
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 realtime multimodal models, I am impressed by your commitment to bridging the gap between frontier research and production-ready impact. My background in developing and evaluating large-scale agentic systems aligns perfectly with your mission to build reliably working AI agents.
In my previous work, I have focused on full-cycle research, from framing complex questions about model behavior to shipping optimized results. I have extensive experience with LLM-as-judge evaluation frameworks and RLHF, which I believe are crucial for the "unclear problems" your team tackles. I thrive in flat structures where the focus is on first-principles thinking and evidence-based progress rather than rigid processes.
I am particularly drawn to Inworld’s philosophy that research isn't finished until it’s shipped. I am eager to bring my expertise in multimodal architectures and test-time compute to your team in Serbia and contribute to the next generation of interactive AI experiences.
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
- Large Language Models
- Reinforcement Learning
- Multimodal Learning
- Python
- PyTorch
- Research
- Evaluation Frameworks
- Agentic Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности кандидата критически оценивать современные методы оценки LLM.
Как бы вы спроектировали систему оценки для агентной системы, где стандартные бенчмарки не отражают реальное поведение пользователя?
Оценка практического опыта в области обучения моделей и понимания архитектурных компромиссов.
Расскажите о случае, когда вы обучали модель и результаты не соответствовали ожиданиям. Как вы проводили failure analysis и что изменили в подходе?
Inworld фокусируется на realtime-системах, поэтому важно понимать ограничения по вычислительным ресурсам.
Как вы подходите к оптимизации test-time compute для мультимодальных моделей без значительной потери качества?
Проверка навыков работы с современными методами дообучения.
В чем, по вашему мнению, заключаются основные недостатки текущих методов Reward Modeling и как их можно улучшить для более сложных задач?
Оценка соответствия культуре 'Pathfinders' и способности работать без четкого ТЗ.
Опишите проект, в котором вам пришлось самостоятельно определять направление исследования в условиях полной неопределенности. Как вы расставляли 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
- Сербия