Research Engineer — ML RL Agents

Описание роли

На позиции Research Engineer — ML RL Agents в Affine.io вы возьмёте на себя ответственность за разработку и внедрение децентрализованных систем на базе Reinforcement Learning и крупных языковых моделей (LLMs). Ваша основная задача — сконструировать и масштабировать многоагентную архитектуру, которая стимулирует участников сети Bittensor к обучению, оценке и хостингу высококачественных агентных LLM. Вы будете разрабатывать фреймворки для оценки производительности, безопасности и соответствия целям (alignment), включая дизайн задач, метрики, adversarial-тестирование и red-teaming. Роль подразумевает активное исследование и внедрение современных методов RL и механизмов выравнивания (alignment), расширение цикла training–evaluation, прототипирование новых архитектур агентов и пост-трейнинговых методик. Выстроите воспроизводимые пайплайны для дообучения, оценки и передачи данных, а также будете активно участвовать в живых конкурентных бенчмарках, обеспечивая систему, ориентированную на реальные улучшения интеллектуальных способностей агентов.

Уникальность вакансии

Affine.io предоставляет возможность работать на переднем крае AI-исследований, совмещая RL и LLM в децентрализованной сети Bittensor. Вы получите:
* Полностью удалённый формат работы с гибким графиком;
* Конкурентную годовую зарплату $150k–500k;
* Доступ к cutting-edge инфраструктуре и open-source сообществам;
* Возможность участвовать в публикации научных работ и представлять результаты на международных конференциях;
* Влияние на стратегические решения и перспективы карьерного роста в направлении AI Research.

О компании

Affine.io — инновационный стартап в области децентрализованных AI-систем, объединяющий экспертов из криптографии, машинного обучения и распределённых вычислений. Наша миссия — децентрализовать обучение и применение крупных моделей, предоставив сообществу инструменты для справедливого вознаграждения исследователей и разработчиков. Среди достижений команды — успешные исследования в области RLHF, публикации в ведущих журналах и интеграция с субнетом Bittensor. Мы ценим открытость, взаимопомощь и стремление к технологическому прорыву.