Estados Unidos
Nominal
Nominal
Engenheiro de Pesquisa Staff, Avaliações de Agentes e Pós-treinamento
Estados Unidos
London, England, United Kingdom · Los Angeles, California, United States · San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States · Seattle, Washington, United States
Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE A NOMINAL
Nossa missão é acelerar a forma como o mundo projeta hardware. A plataforma conectada de testes e operações da Nominal impulsiona os programas de hardware mais avançados do mundo e suas startups mais ambiciosas, desde espaçonaves, carros de corrida e veículos autônomos até programas de defesa e energia de próxima geração. Nossos clientes incluem Anduril, Shield AI, Hermeus, Albedo, Shinkei e Pratt Miller Motorsports, bem como programas da Marinha dos EUA e da Força Aérea dos EUA. Agora estamos expandindo para todo o ciclo de vida do hardware, construindo a base, aplicações nativas de IA e agentes que aceleram o trabalho dos inovadores e mudam o que é possível construir.
Somos apoiados por Sequoia, General Catalyst, Founders Fund, Lux Capital e Lightspeed, e nossa equipe vem de SpaceX, Apple, Palantir, Anduril, Applied Intuition e outras empresas líderes.
SOBRE INTELIGÊNCIA DE HARDWARE
Somos a equipe por trás dos agentes da Nominal, aplicações nativas de IA e MCP, e suas apostas de IA de ponta. Nossa missão é desbloquear os gargalos do ciclo de vida do hardware com IA. Nossos agentes raciocinam sobre a realidade física, desde telemetria de alta taxa e campanhas de teste até projetos e simulações, onde resultados de testes reais são a verdade fundamental com a qual seu trabalho é verificado. Acreditamos que IA opinativa, construída para o trabalho real de programas de hardware, mudará a forma como o mundo projeta.
Somos colaborativos, iterativos e de alta agência, e somos centrados no ser humano e focados no cliente. Construímos com as mais novas ferramentas de IA todos os dias, e como essas ferramentas continuam mudando, nós também mudamos: permanecemos curiosos e continuamos procurando a melhor maneira. Nossa equipe abrange ciência de dados e ML, sistemas distribuídos, busca e sistemas de conhecimento, e nos obcecamos sobre como os agentes podem ser genuinamente úteis para os engenheiros que dependem deles.
A FUNÇÃO
Como Engenheiro de Pesquisa Staff apoiando avaliações de agentes e pós-treinamento, você definirá como a Nominal mede seus agentes, para clientes e para nós mesmos, e construirá o caminho das avaliações para modelos pós-treinados quando o hardware precisar deles. As avaliações vêm primeiro; o pós-treinamento segue quando a implantação em ambiente isolado (air-gapped) ou o custo tornam o investimento correto.
💼 O QUE VOCÊ FARÁ: *
- Construir suítes de avaliação para nossos agentes, a camada de ferramentas MCP e nosso agente interno da empresa, fundamentados em tarefas reais de hardware. *
- Inventar novos benchmarks para agentes que trabalham com dados de engenharia física, onde não existem hoje. *
- Avaliar nossos agentes em comparação com agentes de ponta usando nosso MCP, e mostrar onde e por que os nossos vencem. *
- Construir a infraestrutura de avaliação: conjuntos de dados, avaliadores baseados em modelos e humanos, e portões de regressão em CI. *
- Transformar avaliações em sinais de recompensa e dados de treinamento, e liderar o pós-treinamento (ajuste fino, RL, destilação) quando precisarmos de modelos que possamos executar em qualquer lugar, incluindo ambientes isolados (air-gapped). *
- Definir a estratégia da Nominal para medição e melhoria de modelos, trabalhando com especialistas em hardware sobre o que "correto" significa.
🚀 O QUE VOCÊ TRARÁ: *
- 8+ anos em engenharia ou pesquisa de ML, incluindo avaliações ou trabalho de pós- treinamento que você liderou em produção. *
- Rigor estatístico: você projeta avaliações que não te enganam, e você sabe quando uma diferença é real. *
- Experiência profunda em avaliação de sistemas LLM ou de agentes, incluindo avaliações avaliadas por modelo e seus limites. *
- Experiência prática em pós-treinamento: ajuste fino, RL a partir de feedback, ou destilação em tarefas reais. *
- O julgamento para saber quando medir, quando treinar, e quando um prompt ou ferramenta melhor é a resposta. *
- Um histórico de definição de direção técnica em uma equipe e elevação do padrão para os engenheiros ao seu redor. *
- Você constrói com agentes de codificação de IA modernos (Claude Code, Cursor, Codex) todos os dias, e permanece curioso e aberto a melhores maneiras de trabalhar. As ferramentas continuam mudando, e nós também.
⚡️ BOM TER: *
- Você construiu avaliações ou pós-treinamento em um laboratório de ponta ou em uma empresa nativa de IA. *
- Você publicou benchmarks ou métodos de avaliação que outros usam. *
- Você treinou ou serviu modelos de peso aberto em ambientes restritos, locais (on-prem) ou isolados (air-gapped). *
- Você trabalhou em engenharia de testes, confiabilidade ou verificação para sistemas físicos.
BENEFÍCIOS/VANTAGENS *
- 🏥 100% de cobertura de seguro médico, odontológico e oftalmológico *
- 🏖️ Férias e licença médica ilimitadas *
- 🍽️ Almoço, lanches e café grátis *
- 🚀 Subsídio para Desenvolvimento Profissional *
- ✈️ Retiro anual da empresa
Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade de gênero ou origem nacional.
Requisitos do ITAR
Para cumprir as regulamentações de exportação do Governo dos EUA, o candidato deverá ser (i) cidadão ou nacional dos EUA, (ii) residente legal permanente nos EUA (também conhecido como portador de green card), (iii) Refugiado sob 8 U.S.C. § 1157, ou (iv) Asilado sob 8 U.S.C. § 1158, ou ser elegível para obter as autorizações necessárias do Departamento de Estado dos EUA. Saiba mais sobre o ITAR aqui pmddtc.state.gov/?id=ddtc_kb_article_page&sys_id=24d528fddbfc930044f9ff621f961987.
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