Senior Computer Use AI Agents Engineer (remote)

Open Data Science; Berkeley (CA); Remote; USD 115,942 - 173,913; Full time

Job summary

AI стартап ищет Senior Computer Use AI Agents Engineer для работы на удаленке. Ответственности включают разработку и оптимизацию CUA агентов, обучение LLM/VLM моделей и участие в R&D экспериментах. Идеальный кандидат – инженер с глубоким опытом в AI, другими словами, выпускник топ-университета, например, Stanford или MIT. Предлагается фултайм контракт с зарубежным юр. лицом.

Qualifications

• Сильный инженерный/исследовательский бэкграунд.
• Глубокий опыт в обучении моделей.
• Опыт работы с большими датасетами.

Responsibilities

• Разработка и улучшение CUA агентов.
• Проектирование и обучение LLM/VLM моделей.
• Оптимизация inference и настройка под GPU.

Skills

Глубокий опыт в обучении и дообучении LLM и VLM моделей (PyTorch, JAX)

Опыт работы в командах крупных AI-игроков

Практический опыт разработки COMPUTER USE агентов

Опыт в построении бенчмарков и метрик

Education

Выпускник топ-университета (Stanford, MIT, Berkeley, ETH, CMU)

Job description

В AI стартап на удаленку ищем Senior Computer Use AI Agents Engineer

Обязанности

• Разработка и улучшение Computer Use (CUA) агентов: perception, reasoning, planning, action execution.
• Проектирование и обучение LLM/VLM моделей: от дообучения до обучения с нуля (если требуется).
• Построение и поддержка бенчмарков, автотестов и метрик качества для CUI-агентов.
• Разработка пайплайнов, datasets, симуляторов и инструментов для безопасного обучения агентов.
• Оптимизация inference, настройка LoRA/QLoRA, distillation, адаптации под on-premise и ограниченные GPU.
• Работа с RAG, memory, tool-use, multi-agent pipelines.
• Участие в R&D экспериментах, fast-iteration режиме по запуску новых фич.

Требования

• Сильный инженерный/исследовательский бэкграунд, идеальный вариант — выпускник топ-университета (Stanford, MIT, Berkeley, ETH, CMU или MIPT).
• Опыт работы в командах крупных AI-игроков (FAANG, OpenAI, Anthropic, DeepMind, xAI, NVIDIA, HuggingFace — или аналогичные масштабные проекты).
• Глубокий опыт в обучении и дообучении LLM и VLM моделей (PyTorch, JAX).
• Практический опыт разработки COMPUTER USE агентов.
• Опыт в построении бенчмарков, метрик и системной оценки моделей.

Плюсы

• Опыт применения Reinforcement Learning (RLHF/RLAIF, PPO, DPO, curriculum learning).
• Знание LoRA/QLoRA, quantization, SFT, distillation.
• Публикации по ML/AI (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL и др).
• Опыт работы с большими датасетами, synthetic data pipelines.

Фултайм, удаленка
Контракт с зарубежным юр. лицом