- Страна
- Великобритания
- Зарплата
- 140 000 ₽ – 200 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Staff / Principal Research Scientist - UK
Высокая заработная плата, работа в одном из самых перспективных ИИ-стартапов мира и возможность влиять на развитие индустрии ИИ-агентов. Дополнительным плюсом является возможность релокации в США в будущем.
Сложность вакансии
Роль требует исключительных навыков в области ML-исследований, наличия публикаций в топовых конференциях или эквивалентного практического опыта создания сложных ИИ-систем. Высокий уровень ответственности за весь цикл исследования и необходимость работать в условиях неопределенности делают эту позицию крайне сложной.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата (£140k – £200k) находится на верхнем уровне рынка Великобритании для позиций уровня Staff/Principal в области AI Research. Это значительно выше среднего по рынку, что отражает высокие требования и статус компании.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Staff / Principal Research Scientist position at Inworld. With a deep background in foundation models and a proven track record of shipping impactful AI products, I am drawn to Inworld’s mission of building the orchestration platform for the next generation of agentic systems. My experience in developing evaluation loops and scaling multimodal architectures aligns perfectly with your focus on high-performance, realtime AI.
Throughout my career, I have maintained a bias for impact, believing that research is most valuable when it is integrated into live products. Whether it was through publishing at NeurIPS or building non-trivial open-source AI tools, I have always approached problems from first principles. I am particularly excited by Inworld's flat structure and the opportunity to tackle the "unclear problems" that define the current frontier of agentic AI.
I have attached links to my recent projects and publications, which demonstrate my ability to own the full research cycle—from framing the question to shipping the result. I look forward to the possibility of discussing how my expertise in RL and test-time compute can contribute to Inworld’s continued success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в inworld-ai уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Inworld и создавайте будущее мультимодальных ИИ-агентов в одной из самых перспективных компаний 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.
The base salary range for this full-time position is £140,000 – £200,000. In addition to base pay, total compensation includes equity and benefits. Within the range, individual pay is determined by work location, level, and additional factors, including competencies, experience, and business needs. The base pay range is subject to change and may be modified in the future.
Candidates must already have the legal right to work in the United Kingdom, as visa sponsorship is not available for this role. For candidates interested in relocating to the San Francisco Bay Area in the future, full U.S. visa and relocation support may be available, subject to business needs and applicable legal and work authorization requirements.
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 понимания современных методов оптимизации вычислений во время инференса для агентов.
Как бы вы подошли к реализации и оценке эффективности test-time compute для мультимодальных агентов в реальном времени?
Оценка опыта кандидата в создании надежных метрик качества, что является приоритетом для компании.
Опишите ваш опыт разработки кастомных бенчмарков или систем 'LLM-as-judge' для оценки поведения агентов в неструктурированных средах.
Проверка навыков работы с RL и выравниванием моделей.
Какие основные трудности вы видите в применении Reward Modeling для обучения моделей, работающих с тысячами запросов в секунду?
Оценка способности кандидата доводить исследования до работающего продукта.
Расскажите о случае, когда вам пришлось изменить архитектуру модели или подход к обучению ради улучшения производительности в продакшене.
Проверка умения работать с мультимодальностью.
Как эффективно сбалансировать обучение мультимодальной модели, чтобы добавление новых модальностей не приводило к катастрофическому забыванию или деградации текстовых навыков?
Похожие вакансии
Machine Learning Engineer
Senior Health Data Scientist (EHR Real World Data)
Senior Researcher, Quantum Finance Engineering
Senior Software Engineer, Foundations Data Science - Experimentation
Senior Data Science Manager, AI Products
Sr. Data Scientist I (4972)
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
- Великобритания
- Зарплата
- 140 000 ₽ – 200 000 ₽