Member of Technical Staff (Machine Learning Engineer, Search Agent RL)

Perplexity ищет опытного Machine Learning Engineer для продвижения того, как AI‑системы ищут, рассуждают и работают вместе над решением сложных задач. Наша работа охватывает поиск и извлечение, пост‑тренинг LLM, обучение многократных агентов и инструменты, которые делают эти системы эффективными.

• Продвигать качество поиска и агентов за счёт улучшений моделей, обучающих данных, инструментов и дизайна системы.
• Разрабатывать методы пост‑тренинга LLM, включая reinforcement learning, для улучшения рассуждений, поиска, использования инструментов и выполнения задач.
• Обучать и оценивать многократные агентные системы, исследуя, как агенты распределяют работу, обмениваются информацией и эффективно координируются.
• Проектировать и создавать агентные инструменты вокруг инструментов, управления контекстом, сред выполнения и оркестрации, поддерживающие надёжную работу в течение многих шагов.
• Улучшать модели извлечения и ранжирования, а также поисковые интерфейсы, которые используют агенты для поиска и оценки информации.
• Создавать наборы данных, сигналы вознаграждения и оценки, выявляющие значимые сбои и направляющие улучшения.
• Вести эксперименты от начала до конца: от чёткой гипотезы до масштабируемого обучения, развертывания и измеримых улучшений качества, задержки и стоимости.
• Сотрудничать с командами AI, Search, Infrastructure, Data и Product для внедрения новых возможностей в продакшн.

• Сильный опыт создания и вывода в продакшн ML‑систем, с глубокими знаниями в одной или нескольких областях: пост‑тренинг LLM, reinforcement learning, поиск и извлечение или агентные системы.
• Хорошие навыки программной инженерии и способность работать на стыке обучения моделей, экспериментальной инфраструктуры и продакшн‑систем.
• Опыт разработки строгих оценок, диагностики сбоев и преобразования экспериментальных результатов в практические улучшения.
• Умение решать открытые задачи, требующие как исследовательского суждения, так и практической инженерии.
• Сильное чувство ответственности, любознательность и стремление довести идею до работающей системы.

• Опыт обучения моделей использованию инструментов или выполнению задач в несколько шагов.
• Обучение, координация или оценка многократных агентов.
• Создание агентных инструментов, распределённых систем обучения или масштабируемой инфраструктуры вывода.
• Системы крупномасштабного извлечения, ранжирования или рекомендаций.