Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
EN|RU|PL|DE|ES|FR|PT
@termdocs
← Все вакансии

Research Engineer, AI (Entry-Level)

Entry-levelremoteRemote: United States; UTC-10 to UTC-5, US1д назад
Стек
clouddockerembeddingsfine-tuningllmpython
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
Company Overview Orbis is a technology company that delivers sovereign intelligence and decision capabilities to the United States Government and its allies. We convert complex information and operational systems into decisive outcomes, giving public institutions and critical enterprises the tools to move faster, see clearer, and act first in an increasingly contested world. We are not a consulting firm and not a systems integrator. Every Orbis team is built around practitioners who have operated at the mission edge, and every engagement is judged on one thing: whether it produces working capability, not slide decks. Solutions forged from experience; that is how we build, and it is how we hire. Job Summary Support applied research across the Orbis AI focus areas — agentic AI, knowledge representation, dynamic ontologies, autonomous analysis, and high-performance analytics — working alongside senior research engineers on questions with real product stakes. You will reproduce baselines, build evaluation datasets and harnesses, run experiments, and write up what actually happened. This role exists to bring strong early-career engineers into applied AI research and grow them toward owning a research area. Travel : Occasional, up to 10%, for conferences, training, and team collaboration. Key Responsibilities Reproduce baselines and published methods, and document precisely where your results diverge from what was reported. Build and maintain evaluation datasets and harness
Компания — после входа. Войти
Источник: HimalayasОбъявление на Himalayas →
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs