公司简介
Vetto 为下一代 AI 训练数据构建基础设施。他们与全球顶尖的 AI 实验室合作，通过设计、收集和提供最高质量的训练数据，推动模型能力的边界，以解决 AI 领域最棘手的问题。
职位名称
AI 研究员
远程办公地点
全球 / 远程 - 全球范围
职位概述
Vetto 的 AI 研究员负责研究如何让模型掌握新能力，以及如何判断其是否有效。你将设计数据集和评估方法，进行实验，研究模型失败的原因，并将所学知识转化为更好的数据和训练策略。他们的工作主要是评估驱动的，也会使用一些微调和训练后处理来验证研究假设。
为什么选择 Vetto？
- 端到端的所有权： 你将负责从最初的想法到数据集、基准、实验以及得出有用的结论的研究问题。
- 与顶尖 AI 实验室直接合作： 你的工作将帮助前沿团队了解他们的模型，并决定下一步尝试哪些数据或训练方法。
- 工作成果会被使用： 你的研究可以转化为训练数据、评估方法、技术报告、开放的基准和发表的论文。
- 各种难题： 根据项目不同，你可能会从事代理、模型评估、人工或合成数据、故障分析或训练后处理等方面的工作。
- 快速、扁平化的团队： 你将在几天内，而不是几个季度内完成实验。
工作职责
- 设计和运行实验，以了解模型行为，测试新想法，并确定数据集或训练干预措施是否真正有效。
- 在有用的情况下使用微调和训练后实验来验证研究假设，并衡量我们所关心的能力的提升。
- 为当今尚未得到充分衡量的问题创建数据集、基准、代理环境、评分标准和评估方法。
- 与 AI 实验室和企业合作伙伴直接合作，将开放式模型开发目标转化为具体的研究和数据项目。
- 深入研究模型输出和轨迹，以了解系统性的失败模式，并区分模型限制与数据、评分者或评估设置中的问题。
- 编写分析代码，为自己的工作构建轻量级工具或原型，当工作流程需要成为可靠的基建设施时，会得到工程师的支持。
- 通过清晰的技术报告、内部讨论、基准和研究论文分享你的学习成果。
- 与构建研究平台和工具的工程团队合作，同时能够编写代码、分析数据并推进自己的实验。
职位要求
- 有进行实证研究或进行类似开放性技术工作的经验，涉及机器学习系统。
- 有设计和运行复杂工作的代理系统的实践经验，例如编码代理和自动化研究管道。
- 良好的实验判断力：你能形成假设，选择有用的基线和指标，进行仔细的实验，并理解嘈杂的结果。
- 扎实的 Python 和数据分析技能，以及足够的软件工程能力来原型化自己的研究工作流程。
- 能够独立处理关于模型的模糊问题，并将其转化为数据集、基准、实验或其他具体贡献。
- 严谨的分析性思维 - 你会查看潜在证据，注意细微的失败模式，并对看似过于简单或好得令人难以置信的结果提出质疑。
- 与研究人员、工程师、客户和非专业人士进行出色的书面和口头沟通。
- 能够适应不确定性、快速迭代、不断变化的优先级以及偶尔与合作伙伴团队进行的前线部署工作。
优先考虑的条件
- 在 LLM 评估、训练后处理、代理、人工或合成数据、对齐或 AI 安全方面有研究或行业经验。
- 有设计数据集或基准、验证注释质量或处理大量模型输出和轨迹的经验。
- 有发表的论文、技术写作、开源贡献或强大的独立项目经验。
- 有构建或管理人工反馈管道的经验。
- 有认知科学、语言学、哲学、统计学或其他有助于清晰思考评估的领域的背景。
- 有在 AI 实验室、AI 数据公司或面向合作伙伴的研究职位的工作经验。
福利待遇
- 有竞争力的薪酬和股票期权计划。
- 全球化的远程优先工作方式，具有灵活性，并且每隔几个月会有不定期的现场办公。
- 与前沿 AI 实验室直接合作，应对评估、数据和训练后处理的挑战。
- 在一个创始时代的团队中拥有高度的所有权和快速的职业发展。
如何申请
点击“申请”按钮提交申请。您需要提供您的名字、姓氏、电子邮件、电话号码、国家/地区，并上传您的简历（PDF、DOC、DOCX、TXT 或 RTF 格式）。可选：LinkedIn 个人资料和推荐信息。
注意：Vetto 更看重优秀工作的证据，而不是任何单一的资历。研究生学位、出版物、实验室经验、开源工作、独立研究和生产工程经验都是有用的信号，但没有一个是单独的要求。