San Francisco HQ
Ricercatore/trice Scientifico/a (post-training)
Originale: Research Scientist (post-training)Retribuzione: non notaDati e machine learning
PyTorchLLMRLHFPhD
Genmo, un’azienda del settore manifattura e hardware, cerca una persona per il ruolo di Research Scientist (post-training). Sede di lavoro: San Francisco, Stati Uniti. La classifichiamo in dati e machine learning. L’offerta cita PyTorch e LLM. È richiesto un dottorato. Genmo ha 2 posizioni aperte su questo sito, di cui 2 in IT e ingegneria.
Pubblicata 7 giorni fa · Ultimo controllo: 2026-10-27
Informazioni su Genmo
Manifattura e hardware Azienda non tech con un team IT 2 posizioni aperte, 100% nell’IT e nell’ingegneria. Ruoli con più offerte: Dati e machine learning (2).
Offerte simili
Data ScientistOriginale: Data ScientistJerry.ai · New York, New York | Chicago, Illinois | Boston, Massachusetts | San Francisco Bay AreaUSD 140K–160K / annoData Scientist Associato/aOriginale: Associate Data ScientistJerry.ai · New York, New York | Chicago, Illinois | Boston, Massachusetts | San Francisco Bay AreaUSD 110K–140K / annoData AnalystOriginale: Data AnalystRVO Health · Charlotte, North Carolina, United StatesUSD 70K–95K / annoRicercatore/trice Principal - RischioOriginale: Principal Research Scientist - RiskNeara · New York CityUSD 180K–220K / annoData Scientist, GeospazialeOriginale: Data Scientist, GeospatialNeara · HoustonUSD 140K–160K / annoMachine Learning Engineer StaffOriginale: Staff Machine Learning EngineerPinterest · San Francisco, CA, US; Remote, USDa remotoMembro dello Staff Tecnico, Machine LearningOriginale: Member of Technical Staff, Machine LearningAntioch · New York CityIn sedeData ScientistOriginale: Data ScientistCenterfield · Los Angeles, CaliforniaUSD 95K–115K / anno
| Modalità di lavoro | Modalità non indicata |
| Livello | Non indicato |
| Ruolo | Dati e machine learning |
| Paesi | Stati Uniti |
| Tipo di impiego | FullTime |
| Dati principali | Stack: PyTorch, LLM · Dottorato obbligatorio |
La descrizione completa si trova nell’offerta originale. Le etichette vengono assegnate automaticamente e possono essere errate. Informazioni sui dati