Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Trainingsinfrastruktur und Belohnungssysteme für Reinforcement Learning-Modelle.
- Unternehmen: Firecrawl, ein innovatives Unternehmen im Bereich Webdatenextraktion.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, großzügige Freizeit und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit schnellen Iterationen und exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenextraktion mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in angewandtem RL oder ML-Engineering.
Sie bringen Reinforcement Learning in Firecrawl's Kernprodukt ein – den Aufbau der Trainingsinfrastruktur, Belohnungspipelines und Feinabstimmungssysteme, die unsere Modelle erheblich besser darin machen, Webdaten zu extrahieren, zu verstehen und zu strukturieren. Dies ist keine theoretische RL-Forschung. Sie bauen Ihre eigene Trainingsinfrastruktur, führen schnelle Experimente durch, bringen Modelle in die Produktion und überbrücken die Kluft zwischen klassischen RL-Ansätzen und modernen LLM-Agentensystemen. Wenn Ihnen die Trainingsdurchsatzrate ebenso wichtig ist wie das Design der Belohnungen, ist dies die richtige Rolle für Sie.
Was Sie tun werden:
- Aufbau von Trainingsinfrastruktur und Belohnungspipelines von Grund auf.
- Entwurf und Betrieb der Systeme, die Firecrawl's Modelle trainieren und bewerten.
- Feinabstimmung von Modellen, um Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik zu erzielen.
- Brücke zwischen LLM-Agenten und klassischem RL schlagen.
- Schnelle Experimente durchführen und iterieren.
- Deutlich kommunizieren, auch an Nicht-RL-Personen.
- Eng mit dem Team zusammenarbeiten.
Was wir suchen:
- Eigenständiger Aufbau von Trainingsinfrastruktur und Belohnungspipelines.
- Fähigkeit zur Feinabstimmung von Modellen auf SOTA.
- Verständnis der Brücke zwischen LLM-Agenten und klassischem RL.
- Produktionsorientiert.
- Schnelle Experimente durchführen und klar kommunizieren.
Was wir NICHT suchen:
- Reine Theoretiker.
- Forscher, die ein Plattformteam benötigen.
- Menschen, die nur einen Paradigmen kennen.
- Langsame Iteratoren.
- Black-Box-Kommunikatoren.
Hinweis zur Geschwindigkeit: Wir arbeiten mit einem außergewöhnlichen Maß an Dringlichkeit, da das Fenster für das, was wir aufbauen, nicht für immer offen bleibt. Wenn Sie das aufregt, lesen Sie weiter. Wenn nicht, ist diese Rolle wahrscheinlich nicht für Sie.
Vorteile & Vergünstigungen:
- Ein Gehalt, das Sinn macht – $180,000–$290,000/Jahr, basierend auf Einfluss, nicht auf Dienstzeit.
- Bis zu 0,15% Eigenkapital in dem, was Sie helfen aufzubauen.
- Großzügige PTO – 15 Tage Pflichturlaub, alles nach 24 Tagen, einfach fragen (Feiertage ausgeschlossen); nehmen Sie sich die Zeit, die Sie brauchen, um sich zu erholen.
- Elternzeit – 12 Wochen voll bezahlt, für Mütter und Väter.
- Wellness-Stipendium – $100/Monat für Fitnessstudio, Therapie, Massagen oder was auch immer Sie menschlich hält.
- Team-Offsites – Ein Tapetenwechsel, ohne Vertrauensspiele.
- Sabbatical – 3 bezahlte Monate nach 4 Jahren, tun Sie etwas Spaßiges und Neues.
Verfügbar für alle Mitarbeiter: Vollständige Abdeckung, keine Bürokratie – Medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versorgung (100% für Mitarbeiter, 50% für Ehepartner/Kinder) – keine seltsamen Schlupflöcher, nur funktionierende Pflege.
Research Engineer — Reinforcement Learning Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Firecrawl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in San Francisco bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, großzügigen Leistungen wie 15 Tagen bezahltem Urlaub und einem Wellness-Stipendium, fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit. Hier haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bereich Reinforcement Learning zu arbeiten und Ihre Ideen schnell in die Praxis umzusetzen, während Sie Teil eines engagierten und technisch versierten Teams sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer — Reinforcement Learning erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer — Reinforcement Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Research Engineer — Reinforcement Learning bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
