Research Engineer — ML/RL Agents

Описание роли

На позиции Research Engineer — ML/RL Agents вы будете заниматься проектированием и реализацией децентрализованных reinforcement learning систем, которые мотивируют участников сети (miners) обучать, совершенствовать и хостить агентные LLM-модели на Bittensor subnet. Ваша ключевая задача — обеспечить стабильный цикл «обучение–оценка–развертывание» с учётом метрик производительности, безопасности и alignment. Вы будете тесно взаимодействовать с командой исследователей и инженеров, формируя стратегию развития высокоинтеллектуальных агентов, способных эффективно работать в конкурентных и adversarial средах.

Особенности вакансии

В Affine.io вы получите уникальную возможность влиять на cutting-edge проекты на стыке AI и blockchain-технологий. Ваша работа будет включать:
• Разработку фреймворков для оценки качества моделей, метрик и red-teaming.
• Исследование новых архитектур agentic моделей и механизмов post-training fine-tuning.
• Автоматизацию reproducible pipelines для data flow, обучения и развёртывания.
• Участие в live competitive benchmarks, где выигрывает не самый хитрый, а самый интеллектуальный агент.

По данным отраслевых отчётов, мультиагентные RL-системы повышают качество обучения на 30% по сравнению с одиночными агентами, что подчёркивает стратегическое значение вашей роли.

О компании

Affine.io — инновационный стартап в сфере AI / Big Data / ML и Web3, специализируется на децентрализованных вычислительных сетях для обучения и хостинга агентных моделей. Наша миссия — создать открытую экосистему, где любая команда сможет безопасно и эффективно запускать интеллектуальных агентов. Среди достижений Affine.io — публикации в ведущих конференциях по RL, партнёрства с крупными провайдерами инфраструктуры и собственный subnet с активными участниками по всему миру. Мы ценим академическую экспертизу, инженерную культуру и стремление к инновациям.