Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Research Scientist / Research Engineer, Search Integrity

615,000 USD · в годSan Francisco, USСкор 59.5/1001д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
About the Team The Foundations Research team works on high-risk, high-reward ideas that could shape the next decade of AI. Our goal is to advance the science and data that enable our training and scaling efforts, with a particular focus on future frontier models. We push the boundaries of data, scaling laws, optimization techniques, model architectures, model + search co-design and efficiency improvements to propel our science. The Search team sits within Foundations, building agentic search by co-designing model-system interfaces with the core search stack: serving, indexing, and retrieval. We research and develop large-scale systems that transform and index vast corpora, enabling models to most effectively find and reason over information. In close partnership with researchers, we bring modeling advances into production and improve how AI systems discover, retrieve, and use knowledge. About the Role We’re looking for a Researcher to lead Search Integrity: the systems that distinguish useful web content from spam, manipulation, and other adversarial or low-quality material. The challenge extends beyond evaluating individual pages. A page may appear credible in isolation, while its links, metadata, or relationships with other sites reveal coordinated manipulation. As AI makes convincing content easier to produce at scale, detection systems must adapt to increasingly sophisticated adversaries. You’ll define the technical approach, build classifiers and evaluations, and shape h
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs