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REG. 2082263
Pesquisa, Ciência de Pré-Treinamento
Thinking Machines Lab Inc.
- Local: San Francisco, CA
- Área: Ciências & Pesquisa
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 18/07/2026
Cargo científico em San Francisco; empresa com 5 aprovações de LCA nos últimos 12 meses.
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Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []"> A missão do Laboratório de Máquinas de Pensar é capacitar a humanidade através do avanço da inteligência geral colaborativa. Estamos construindo um futuro onde todos têm acesso ao conhecimento e ferramentas para fazer a IA funcionar para suas necessidades e objetivos únicos.
<p>Somos cientistas, engenheiros e construtores que criaram alguns dos produtos de IA mais usados, incluindo ChatGPT e Character.ai, modelos de pesos abertos como Mistral, bem como projetos populares de código aberto como PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq e Segment Anything.</p></div><h2>Sobre o Papel</h2>
O papel dos pesquisadores pré-treinamento está no cerne do nosso roteiro. Este trabalho avança a ciência de como grandes modelos aprendem com dados. Você explorará novos métodos de pré-treinamento, arquiteturas e objetivos de aprendizagem que tornam o treinamento modelo eficiente, robusto e alinhado com objetivos humanos.</p>
<p> Este papel combina investigação fundamental e engenharia prática, uma vez que não distinguimos internamente entre os dois papéis. Espera-se que você escreva código de alto desempenho e leia relatórios técnicos. É um excelente ajuste para alguém que gosta de exploração teórica profunda e experimentação prática, e que quer moldar as bases de como a IA aprende.</p>
<p><em> Nota: Este é um "papel sempre verde" que mantemos aberto em uma base contínua para expressar interesse nesta área de pesquisa. Recebemos muitas aplicações, e pode nem sempre haver um papel imediato que se alinha perfeitamente com sua experiência e habilidades. Ainda assim, encorajamos você a se candidatar. Revisamos continuamente os pedidos e contatamos os candidatos como novas oportunidades abertas. Você é bem-vindo para reaplicar se você tiver mais experiência, mas por favor evite aplicar mais de uma vez a cada 6 meses. Você também pode descobrir que colocamos postagens para papéis singulares para necessidades específicas separadas, projeto ou equipe. Nesses casos, você é bem-vindo para aplicar diretamente, além de um papel evergreen.</em></p>
<h2>O que você vai fazer</h2>
<ul>
Investigação e desenvolvimento de novas metodologias para a pré-formação.
<li> Trabalhe em áreas como escala, arquitetura, algoritmos ou otimização de treinamentos em larga escala, dependendo do seu interesse e experiência de pesquisa.</li>
<li>Desenhe currículos de dados e estratégias de amostragem que melhorem a dinâmica de aprendizagem e a generalização do modelo.</li>
Colaborar com equipes de infraestrutura e dados para realizar experimentos em larga escala de forma eficiente e reprodutível.
<li>Publicar e presente pesquisa que move toda a comunidade para a frente. Compartilhe código, conjuntos de dados e insights que aceleram o progresso em toda a indústria e academia.</li>
</ul>
<h2>Competências e Qualificações</h2>
<p><forte>Qualificações mínimas:</forte></p>
<ul>
Capacidade para projetar, executar e analisar experimentos com reflexão, com julgamento de pesquisa demonstrado e rigor empírico.</li>
Experiência com ambientes de computação distribuídos ou de alto desempenho.</li>
<li> Proficiência em Python e familiaridade com pelo menos uma estrutura de aprendizagem profunda (por exemplo, PyTorch, TensorFlow, ou JAX). Confortável com o treinamento distribuído de depuração e código de escrita que escala.</li>
<li> Grau de bachelor ou experiência equivalente em Ciência da Computação, Aprendizagem de Máquinas, Física, Matemática, ou uma disciplina relacionada com forte fundamentação teórica e empírica.</li>
<li>Claridade na comunicação, uma capacidade de explicar conceitos técnicos complexos por escrito.</li>
</ul>
<p><forte> Qualificações preferenciais — encorajamo-lo a candidatar-se mesmo que não satisfaça todas as qualificações preferenciais, mas pelo menos algumas:</forte></p>
<ul>
<li> Uma forte compreensão dos fundamentos de probabilidade, estatística e ML. Você pode olhar para dados experimentais e distinguir entre efeitos reais, ruído e bugs.</li>
<li>Formação prévia de experiência ou análise de modelos em grande escala, ou contribuindo para a pesquisa pré-treinamento ou modelo de fundação.</li>
<li> Forte registro de publicação ou contribuições de código aberto em aprendizagem de representação, otimização, leis de escala ou outras áreas de pré-treinamento.</li>
<li>Familiaridade com aprendizagem curricular, seleção de dados ou técnicas de aprendizagem ativa.</li>
<li>Experiência de concepção ou manutenção de quadros de avaliação para grandes modelos.</li>
<li>Contribuições para abrir conjuntos de dados, publicações de pesquisa ou ferramentas de dados.</li>
<li>PhD em Ciência da Computação, Aprendizado de Máquinas, Física, Matemática, ou uma disciplina relacionada com forte fundamentação teórica e empírica; ou, experiência equivalente de pesquisa da indústria.</li>
</ul>
<h2>Logística</h2>
<ul>
<li><forte>Localização: </forte> Este papel é baseado em São Francisco, Califórnia.
<li><forte>Compensação:</forte> Dependendo de antecedentes, habilidades e experiência, a faixa salarial anual esperada para esta posição é <span data-sheets-root="1">$350.000 - $475.000</span> USD.</li>
<li><forte>Visa patrocínio: </forte> Nós patrocinamos vistos. Embora não possamos garantir sucesso para cada candidato ou papel, se você é o ajuste certo, estamos comprometidos em trabalhar através do processo de visto juntos.</li>
<li><forte>Benefícios: </forte> O Thinking Machines oferece benefícios de saúde, odontologia e visão generosos, PTO ilimitado, licença parental paga e apoio de relocação conforme necessário.</li>
</ul><div class="content-conclusion"><p><em> Conforme estabelecido na política de igualdade de oportunidades de emprego das Máquinas de Pensar, não discriminamos com base em qualquer estatuto de grupo protegido ao abrigo de qualquer lei aplicável. </em></p>
<p><em> O Laboratório de Máquinas de Pensar considerará para candidatos qualificados para o emprego com histórico criminal de uma forma consistente com os requisitos da lei de chance justa da Califórnia, a Portaria de chance justa de São Francisco, e qualquer outra lei ou lei de chance justa aplicável do estado ou local.</em></p></div>
Ver o texto original em inglês
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []">Thinking Machines Lab's mission is to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building a future where everyone has access to the knowledge and tools to make AI work for their unique needs and goals. </p>
<p>We are scientists, engineers, and builders who’ve created some of the most widely used AI products, including ChatGPT and Character.ai, open-weights models like Mistral, as well as popular open source projects like PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq, and Segment Anything.</p></div><h2>About the Role</h2>
<p>The role of pre-training researchers sits at the core of our roadmap. This work advances the science of how large models learn from data. You’ll explore new pre-training methods, architectures, and learning objectives that make model training efficient, robust, and aligned with human goals.</p>
<p>This role blends fundamental research and practical engineering, as we do not distinguish between the two roles internally. You will be expected to write high-performance code and read technical reports. It’s an excellent fit for someone who enjoys both deep theoretical exploration and hands-on experimentation, and who wants to shape the foundations of how AI learns.</p>
<p><em>Note: This is an "evergreen role" that we keep open on an on-going basis to express interest in this research area. We receive many applications, and there may not always be an immediate role that aligns perfectly with your experience and skills. Still, we encourage you to apply. We continuously review applications and reach out to applicants as new opportunities open. You are welcome to reapply if you get more experience, but please avoid applying more than once every 6 months. You may also find that we put up postings for singular roles for separate, project or team specific needs. In those cases, you're welcome to apply directly in addition to an evergreen role.</em></p>
<h2>What You’ll Do</h2>
<ul>
<li>Research and develop new methodologies for pre-training.</li>
<li>Work in areas such as scaling, architecture, algorithms, or optimization of large scale training runs depending on your research interest and experience.</li>
<li>Design data curricula and sampling strategies that improve learning dynamics and model generalization.</li>
<li>Collaborate with infrastructure and data teams to conduct large-scale experiments efficiently and reproducibly.</li>
<li>Publish and present research that moves the entire community forward. Share code, datasets, and insights that accelerate progress across industry and academia.</li>
</ul>
<h2>Skills and Qualifications</h2>
<p><strong>Minimum qualifications:</strong></p>
<ul>
<li>Ability to design, run, and analyze experiments thoughtfully, with demonstrated research judgment and empirical rigor.</li>
<li>Experience with distributed or high-performance computing environments.</li>
<li>Proficiency in Python and familiarity with at least one deep learning framework (e.g., PyTorch, TensorFlow, or JAX). Comfortable with debugging distributed training and writing code that scales.</li>
<li>Bachelor’s degree or equivalent experience in Computer Science, Machine Learning, Physics, Mathematics, or a related discipline with strong theoretical and empirical grounding.</li>
<li>Clarity in communication, an ability to explain complex technical concepts in writing.</li>
</ul>
<p><strong>Preferred qualifications — we encourage you to apply even if you don’t meet all preferred qualifications, but at least some:</strong></p>
<ul>
<li>A strong grasp of probability, statistics, and ML fundamentals. You can look at experimental data and distinguish between real effects, noise, and bugs.</li>
<li>Prior experience training or analyzing large-scale models, or contributing to pre-training or foundation model research.</li>
<li>Strong publication record or open-source contributions in representation learning, optimization, scaling laws, or other areas of pre-training.</li>
<li>Familiarity with curriculum learning, data selection, or active learning techniques.</li>
<li>Experience designing or maintaining evaluation frameworks for large models.</li>
<li>Contributions to open datasets, research publications, or data tooling.</li>
<li>PhD in Computer Science, Machine Learning, Physics, Mathematics, or a related discipline with strong theoretical and empirical grounding; or, equivalent industry research experience.</li>
</ul>
<h2>Logistics</h2>
<ul>
<li><strong>Location: </strong>This role is based in San Francisco, California. </li>
<li><strong>Compensation:</strong> Depending on background, skills and experience, the expected annual salary range for this position is <span data-sheets-root="1">$350,000 - $475,000</span> USD.</li>
<li><strong>Visa sponsorship: </strong>We sponsor visas. While we can't guarantee success for every candidate or role, if you're the right fit, we're committed to working through the visa process together.</li>
<li><strong>Benefits: </strong>Thinking Machines offers generous health, dental, and vision benefits, unlimited PTO, paid parental leave, and relocation support as needed.</li>
</ul><div class="content-conclusion"><p><em>As set forth in Thinking Machines' Equal Employment Opportunity policy, we do not discriminate on the basis of any protected group status under any applicable law. </em></p>
<p><em>Thinking Machines Lab will consider for employment qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of the California Fair Chance Act, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and any other applicable state or local fair chance ordinance or law.</em></p></div>
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