Mitarbeiter / Hauptforscher - Schweiz

Über Inworld Inworld ist ein Forschungslabor mit Spitzenforschern und Ingenieuren, das die weltweit besten Echtzeit-Stimmmodelle entwickelt. Heute sind unsere Modelle die #1-platzierten Echtzeit-Stimmmodelle der Welt. Sie werden verwendet, um die größten kundenorientierten KI-Anwendungen in Kategorien wie Gesundheit, Fitness, Lernen, Therapie, Begleiter, Kundenerfahrung und Medien zu betreiben; sie repräsentieren 100 Millionen Endnutzer. Unsere Arbeit umfasst Bereiche wie die Forschung und Entwicklung von State-of-the-Art-Modellen, die Optimierung von Echtzeitinferenz und die Erstellung von Best-in-Class-APIs und Produkten, die es Entwicklern ermöglichen, ihre Nutzer zu involvieren. Wir haben mehr als 125 Mio. $ von Lightspeed, Section 32, Kleiner Perkins, Microsofts M12-Venture-Fonds, Founders Fund, Meta und Stanford sowie anderen erhalten. Unsere Technologie hat Erfahrungen von Unternehmen wie NVIDIA, Microsoft Xbox, Niantic, Logitech Streamlabs, Wishroll, Little Umbrella und Bible Chat ermöglicht. Wir wurden von CB Insights als eine der 100 vielversprechendsten KI-Unternehmen weltweit anerkannt und wurden von LinkedIn zu einem der Top 10-Startups in den USA ernannt. Wer wir suchen Vor einem Jahr existierten zuverlässig funktionierende agente Systeme kaum. Niemand hat hier ein Jahrzehnt Erfahrung. Wir screenen also nicht nach einem Lebenslaufsvorlagen — wir suchen nach starken Menschen aus verschiedenen Hintergründen, die schnell lernen, in Ungewissheit gedeihen und uns zeigen können, was sie gebaut, gebrochen und verstanden haben. Erfahrung, die wir nützlich finden Sie brauchen nicht alles davon. Aber Sie brauchen genug, um einen Fall zu begründen. - Grundmodelle: Training, neue Architekturen, RL, Belohnungsmodellierung, Skalierung - Bewertung: Benchmarks, Bewertungsschleifen, Qualitätsmessung, LLM-as-Richter, Fehleranalyse - Grenzbereiche: multimodale Modelle, Agenten, Werkzeugnutzung, Testzeitberechnung, Weltmodelle - Veröffentlichte Forschung bei ICML, ICLR, NeurIPS, EMNLP, ACL oder AAAI - PhD in ML/NLP — oder gleichwertige praktische Erfahrung, auf die Sie hinweisen können - Öffentliche Arbeit: nicht-triviale KI-Seitenprojekte, interdisziplinäre Experimente, Open-Source-Beiträge - Vollständige Forschungseigentümerschaft: Sie formulieren die Frage, führen die Experimente durch, schreiben das Papier, liefern das Ergebnis - Professionelle Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich) sind erforderlich, da Sie täglich mit unseren US-amerikanischen Führungskräften und Ingenieurteams zusammenarbeiten werden. Wenn Sie durch das Bauen, Wettbewerbe oder Zusammenarbeit außerhalb der Akademie gelernt haben, zählt das. Wir legen Wert auf Beweise, nicht auf Zeugnisse. Wer hier gedeiht - Sie brauchen keine Straßenkarte, um loszugehen; Sie sind es gewohnt, eine Richtung zu wählen und die Karte unterwegs zu erstellen - Sie glauben, dass Forschung erst beendet ist, wenn sie ausgeliefert wird. Sie haben eine Vorliebe für Auswirkungen gegenüber rein akademischen Ergebnissen - Sie liefern nicht nur Code; Sie sind besessen von dem Warum. Sie sind der Erste, der einen Ansatz in Frage stellt, wenn Sie denken, dass es eine bessere Lösung für das Kernproblem gibt - Sie sind nicht zufrieden mit „der PM hat es gesagt.“ Sie gedeihen in tiefem Kontext und wollen die grundlegende Logik hinter jeder Entscheidung verstehen, die wir treffen Was die Arbeit hier bedeutet Wir übergeben Ihnen unklare Probleme und erwarten, dass Sie sie klar machen. Wir schätzen Forscher, die „Ich weiß noch nicht“ sagen und dann das Experiment entwerfen, das es herausfindet. Wir behandeln Bewertung als ein erstklassiges Forschungsprodukt, nicht als ein Häkchen vor dem Start. Auswirkungen haben Vorrang vor Veröffentlichungen, obwohl wir die Veröffentlichung von Arbeiten unterstützen, die das Feld voranbringen. Ihre Arbeit sollte sichtbar sein. Flache Struktur, schnelle Iterationen, minimale Prozessinszenierung. Standort und Beschäftigung - Standort: remote innerhalb der Schweiz - Beschäftigungsart: Vollzeit, unbefristete Beschäftigung - Einstellungsmodell: Beschäftigung über Employer of Record (EOR) Bewerber müssen bereits die rechtliche Erlaubnis haben, in der Schweiz zu arbeiten, da für diese Position keine Visa-Sponsorship verfügbar ist. Für Bewerber, die an einer zukünftigen Umsiedlung in den San Francisco Bay Area interessiert sind, kann eine vollständige US-Visa- und Umzugsunterstützung verfügbar sein, vorbehaltlich der Geschäftsanforderungen und der anwendbaren rechtlichen und arbeitsgenehmigungsrechtlichen Anforderungen.