Research Engineer – Decentralized Training and Inference Verification

🕒 il y a 2 mois

🌐 États-Unis, Australie – Distant

🇺🇸 États-Unis – Télétravail 🇦🇺 Australie – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📚 Ingénieur de Recherche

👻 Score fantôme 38%

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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Pluralis Research est un laboratoire de recherche en IA axé sur le Protocol Learning — l'apprentissage décentralisé et multi-participant de modèles fondamentaux où aucun participant ne détient une copie complète du modèle. Le groupe développe des méthodes pour permettre un parallélisme efficace en communication des modèles et pipelines, des modèles collaboratifs inextractables, et un parallélisme contextuel à haute compression pour que les modèles de pointe, formés et possédés par la communauté, puissent évoluer sur des appareils connectés à Internet à faible bande passante. Leur travail cible des systèmes et algorithmes pratiques qui rendent la formation décentralisée compétitive face à la formation centralisée tout en permettant de nouveaux modèles de propriété et économiques.

Description

• Enumerate and maintain the threat model for malicious or careless workers across pre-training, post-training, and inference • Account for training disruption, denial-of-service, free-riding, model poisoning, backdoors, data extraction, reputation manipulation, and reward manipulation • Build statistical verification methods with stated error rates • Tune verification tests using rigorous benchmarks • Control false positives and false negatives across heterogeneous hardware, including different GPUs and Macs • Build and operate the verification service in the inference path • Take responsibility for verifier performance and mistakes • Develop efficient algorithms and systems to verify that tokens came from the claimed model and sampling parameters • Verify that training contributions are what participants claim them to be

🎯 Exigences

• Experience building a calibrated statistical decision system with stated error rates and living with its mistakes • Publications in inference and training verification, or equivalent experience in fraud detection, anti-cheat, or experimentation platforms • Deep expertise in statistics and probability • Ability to design experiments, calibrate decision thresholds, and defend claimed error rates • Knowledge of verifying untrusted compute, including statistical testing, re-execution, cryptographic proofs, and trusted hardware • Ability to assess what verification approaches fit a permissionless network • Belief that Protocol Learning is viable for collective, trustless, and sovereign AI • Familiarity with large-scale pre-training and RL post-training • Familiarity with decentralized ML security and adversarial threat models, including poisoning, Sybil, collusion, and replay • Experience at proprietary, open-weight, or open-source AI labs • Professional-level English proficiency, written and spoken

🏖️ Avantages

• Significant equity ownership for key technical contributors in addition to a high base salary • Flexible work environment with team members distributed globally • Optional full visa sponsorship and relocation support to either Australia or the US

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