Research Scientist/Engineer (Agentic Systems)

• Создавать адверсариальные среды для агентов: сложные, неопределённые условия, находящиеся на границе возможностей и выравнивания агента, где сбой даёт информативный сигнал, а не тривиален.
• Создавать реалистичные многопользовательские среды и оснащать их так, чтобы возникающие сбои были наблюдаемы — сбои, возникающие из поведения самих агентов, а не прописанные извне.
• Проводить эксперименты от начала до конца, используя внешние API и наши собственные модели, оркеструя множество агентов параллельно.
• Каталогизировать конкретные режимы отказов агентов и разрабатывать инструменты для их масштабного обнаружения.
• Превращать полученные результаты во внутренние модели поведения агентов и в публичные отчёты.

• Иметь опыт создания хотя бы одной нетривиальной среды для агентов или автоматизированного исследовательского конвейера, который работал от начала до конца (один‑ или многопользовательский), и уметь объяснить, что сломалось и почему.
• Обладать сильными навыками программного и AI‑инжиниринга. Способность самостоятельно оркестровать множество агентов и контейнеров параллельно без создания узкого места.
• Иметь подтверждённый опыт эмпирических исследований в области агентов, red‑teaming или пост‑тренинга, где вы формулировали вопрос, проводили эксперимент и делали обоснованные выводы.
• Быть быстрым эмпирическим итератором, комфортно формулировать вопрос без готового плейбука: уметь превратить нечеткую проблему ("сотрудничают ли эти агенты под давлением?") в конкретный, проверяемый эксперимент.
• Быть продвинутым пользователем AI — свободно работать с передовыми моделями и кодировать агентов в ежедневной работе.

• Публикации в A*‑конференциях по автоматизированному red‑teaming, агентным средам или пост‑тренингу.
• Опыт создания мониторинга отказов моделей и аномального поведения.
• Опыт воспроизведения публичных результатов бенчмарков и выявления уязвимостей или вводящих в заблуждение методологий.
• Степень MSc или PhD в области машинного обучения, компьютерных наук, когнитивных наук, вычислительной нейронауки, физики или смежных количественных дисциплин.
• Стипендия в области AI‑безопасности (MATS, ASTRA, Anthropic Fellows и т.д.) или сопоставимый самостоятельный исследовательский опыт.

• Конкурентоспособная компенсация, включая долю в компании
• Гибкий отпуск
• Офис в центре Лондона/Парижа с гибридным форматом работы
• Поддержка переезда в Париж, доступная после испытательного срока
• Премиальная частная медицинская страховка
• Поддержка психического здоровья, включая покрытие терапии по необходимости
• Обед и ужин покрываются, когда вы работаете из офиса
• Поддержка обучения и развития: курсы, конференции и возможности для роста навыков
• Всё необходимое оборудование, подписки, инструменты и сервисы
• Выездные мероприятия команды два раза в год: недавно мы были в Альпах, Сен‑Тропе и Марбелье

Process

• Вводный звонок с Talent
• Тестовое задание
• Техническое интервью с Head of Fundamental Research
• Финальное интервью с CEO