Research Engineer, Data Foundations

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Runway

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51 - 200 employés

Fondée en 2018

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

📱 Médias

Artificial Intelligence • SaaS • Media

Runway est une entreprise qui développe une "Intelligence du monde réel" fondamentale - de grands modèles et systèmes capables de comprendre, simuler et agir dans le monde visuel. Elle propose trois principales plateformes produits basées sur ces modèles : Runway Creative, une suite créative tout-en-un dans le cloud pour la génération et l'édition de vidéos, d'images et de sons pour les individus et les équipes ; Runway Dev, une plateforme média et API IA pour les développeurs pour exécuter des modèles, composer des pipelines et déclencher des flux de travail ; et Runway Robotics, une boîte à outils pour la simulation photoréaliste, l'inférence politique et la génération de données synthétiques, alimentée par leur General World Model (GWM-1). Runway publie également des recherches (par exemple, GWM-1, modèle vidéo Gen-4. 5) et sert à la fois les créateurs individuels et les clients entreprises.

Description

• Design multimodal, multitask datasets that teach world models new capabilities — deciding what data to collect, generate, or curate and measuring its effect on model behavior • Run controlled training experiments to understand how data composition drives model performance across tasks and domains • Build and operate large-scale pipelines for synthetic data generation, filtering, and quality control • Define evaluations and benchmarks that measure whether our models are actually improving at the things that matter • Partner with product and creative teams to translate target behaviors and capabilities into concrete data strategies

🎯 Exigences

• 4+ years of experience in machine learning, bonus points for data-centric approaches • Experience with large multimodal datasets and generative models (video, image, or multimodal) • Deep intuition for how data composition and quality translate to model capabilities • Comfort working across the full research stack: data analysis, dataset creation, model training, evaluation, and back again • Proficiency with at least one ML framework (e.g. PyTorch, JAX) and distributed compute tools (e.g. Ray, Kubernetes) • Excitement about building AI that simulates the world

🏖️ Avantages

• Health insurance • 401(k) • Flexible work arrangements • Paid time off