Staff Research Engineer – Recursive Self-Improvement Lead

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 23 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $350 000 - $400 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 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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Sequen

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11 - 50 employés

☁️ SaaS

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

SaaS • Artificial Intelligence • B2B

Sequen est une entreprise de plateforme qui fournit une infrastructure de personnalisation en temps réel, en session, et de re-classement dynamique pour les applications grand public. La plateforme de classement Sequen combine un temps d'exécution à très faible latence (annoncée sous 20ms p99) avec des techniques d'IA de pointe, y compris les Modèles d'Événements Importants (LEM), l'apprentissage continu sur des embeddings utilisateurs dynamiques à l'inférence, et l'optimisation multi-horizon pour alimenter la découverte de produits adaptive, les recommandations, les résultats de recherche et l'optimisation publicitaire. Sequen se positionne comme un fournisseur SaaS B2B pour les entreprises orientées vers les consommateurs qui souhaitent augmenter leur taux de conversion et obtenir de meilleurs résultats en utilisant des signaux et des comportements en session pour personnaliser l'expérience de chaque utilisateur.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

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

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