Research Engineer, Reinforcement Learning

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $135 000 - $300 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📚 Ingénieur de Recherche

👻 Score fantôme 24%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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LiveKit

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11 - 50 employés

Fondée en 2020

🔌 API

🤖 Intelligence artificielle

📡 Télécommunications

💰 Venture Round en 2022-09

API • Artificial Intelligence • Telecommunications

LiveKit est une plateforme conçue pour faciliter les communications en temps réel d'IA et multimédia. Elle permet la transmission instantanée d'audio et de vidéo entre les modèles de langage (LLM) et les utilisateurs, créant ainsi des expériences multimodales en temps réel. LiveKit fournit des outils pour développer des applications d'IA vocale, de robotique et de diffusion en direct, avec une latence ultra-faible et une résilience élevée. Elle prend en charge l'intégration aux réseaux téléphoniques, simulant la conversation humaine avec des fonctionnalités avancées telles que la gestion des interruptions et la détection des signaux de prise de parole. La plateforme est orientée vers les développeurs, offrant un support SDK sur toutes les principales plateformes, permettant aux applications d'être déployées et mises à l'échelle efficacement. LiveKit est open source sous Apache 2. 0 et offre des mesures de sécurité robustes, y compris le chiffrement de bout en bout et la conformité aux normes RGPD, SOC2 Type 2, CCPA et HIPAA.

Description

• Build the environments and verifiers models train against • Own the synthetic data pipeline from generation through quality gates • Run end-to-end training experiments and explain model changes • Build evaluations that releases must pass • Choose and adapt open-weight base models for LiveKit’s tasks • Ensure trained behavior works for voice and text agents • Ship models into production and continuously improve them using real usage • Build post-training capabilities for agents operating across voice, SMS, and chat channels, including long-horizon context and reliable tool use

🎯 Exigences

• Strong Python engineering skills • Experience carrying a model from raw data through production • Ability to treat data as the product, including coverage, diversity, and leakage • Ability to design against models exploiting weak rewards • Comfortable working with GPUs and aware of their limitations • Ability to determine when to train and when not to train • Comfortable working collaboratively in a remote environment • Experience with post-training, fine-tuning, reward design, or reinforcement learning such as GRPO • Experience with RL and fine-tuning frameworks such as TRL, verl, OpenRLHF, or a self-written training loop • Experience with fast rollouts using vLLM or SGLang • Experience with multi-GPU training using FSDP • Experience training tool-using or multi-turn agents • Experience with execution sandboxes, verifiers, evaluation harnesses, or tooling • Experience with open-weight model families such as Qwen or Llama • Experience with LoRA or similar techniques • Legal authorization to work in the US or country of residence • Must indicate whether future sponsorship support is required

🏖️ Avantages

• Equity package • Health benefits • Dental benefits • Vision benefits • Flexible vacation policy • Opportunity to shape the brand of a fast-growing developer platform • Collaboration with a small, senior team that values craft and creativity

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