Staff Research Engineer – Recursive Self-Improvement Lead

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 23 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $350.000 - $400.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📚 Forschungsingenieur

👻 Geisterscore 24%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

Sequen

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

☁️ SaaS

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

SaaS • Artificial Intelligence • B2B

Sequen ist ein Plattformunternehmen, das Echtzeit-, In-Session-Personalisierung und dynamische Neu-Reihungsinfrastruktur für Verbraucheranwendungen bereitstellt. Die Sequen Ranking Platform kombiniert Ultra-Low-Latency-Laufzeit (beworbene sub-20ms p99) mit modernsten AI-Techniken – einschließlich Large Event Models (LEMs), kontinuierlichem Lernen auf dynamischen Benutzereinbettungen bei Inferenz und Multi-Horizont-Optimierung – um adaptive Produkterkennung, Empfehlungen, Suchergebnisse und Anzeigenoptimierung zu ermöglichen. Sequen positioniert sich als B2B SaaS-Anbieter für verbraucherorientierte Unternehmen, die höhere Konversionen und bessere Ergebnisse erzielen möchten, indem sie In-Session-Signale und -Verhaltensweisen nutzen, um das Erlebnis jedes Nutzers zu personalisieren.

Beschreibung

• Define the research roadmap for recursive self-improvement and decide what ships • Design and test exploration policies, compute allocation across parallel agents, and agents that revise their own instructions and strategy • Turn recorded research sessions into training and evaluation signal • Define what constitutes better research and build evaluations with the RRI team • Make knowledge learned in one session improve subsequent sessions across tasks and clients • Track RSI, autonomous research, and agentic LLM literature and turn promising ideas into measured experiments • Work with applied scientists using RRI on real client problems to identify agent shortcomings • Write code and ship successful research into systems used by clients in production • Help grow the Recursive Self-Improvement team

🎯 Anforderungen

• 7+ years of experience in applied ML research or research engineering • Hands-on work in at least one of LLM agents, AutoML, meta-learning, recursive self-improvement, or a closely related area • Experience taking research ideas from prototype to a measured improvement in a shipped product or production system • Experimental rigor with baselines, ablations, seeds, and confidence intervals • Production-quality Python and ability to build experiments end to end • Understanding of frontier model behavior in long agentic loops, including context limits, compaction, tool use, failure modes, and cost • Ability to take accountability for a research direction in an early-stage team • Experience leading or mentoring a small research team • Peer-reviewed publications or widely used open-source work in agents, RL, or AutoML may be advantageous • Experience with reinforcement learning or LLM post-training, such as RLHF, reward modelling, or training agents with RL may be advantageous • Experience building evaluations or benchmarks for LLMs or agents may be advantageous • Background in search, recommendation, or learning-to-rank models may be advantageous • Experience with multi-agent systems or agent swarms may be advantageous

🏖️ Vorteile

• Unlimited paid time off • Flexible hybrid/remote configurations • Highly collaborative, world-class engineering culture • Equity

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen