Vereinigte Staaten
Temple Health
Bright Vision Technologies
Applied RL Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Wesley Chapel, Florida, United States
Python
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Über die Stelle
Applied RL Engineer-Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, Teil eines etablierten und angesehenen Unternehmens zu werden, das enorme berufliche Entwicklungsmöglichkeiten bietet.
Bright Vision Technologies ist ein Technologieberatungs- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Cloud-, KI-, Daten- und Unternehmenslösungen in den Vereinigten Staaten anbietet.
Bright Vision Technologies ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
Bewerbung
Stellenbezeichnung: Applied RL Engineer
Standort: 100% Remote (Vereinigte Staaten)
Art der Anstellung: Vollzeit, Direktanstellung W2
Gehaltsrahmen: $100,000–$150,000 jährlich
Berufserfahrung: 6+ Jahre
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und H-1B-Transferkandidaten sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) verpflichtet sich zur Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, genetischen Informationen, Behinderung, Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Status gemäß geltenden Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen. Diese Verpflichtung erstreckt sich auf alle Aspekte der Beschäftigung, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Vergütung, Beförderung, Versetzung, Beurlaubung, Kündigung, Entlassung und Wiedereinstellung.
BV Teck untersagt ausdrücklich jede Form von Belästigung oder Diskriminierung am Arbeitsplatz. Jede unzulässige Beeinträchtigung der Fähigkeit der Mitarbeiter, ihre beruflichen Pflichten zu erfüllen, kann zu Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Beendigung des Arbeitsverhältnisses führen.
Stellenübersicht
Wir suchen einen Reinforcement Learning Engineer für den Entwurf, das Training und die Bereitstellung von RL-basierten Systemen für Entscheidungsprobleme mit hoher Tragweite, bei denen überwachtes Lernen allein nicht ausreicht. Die Rolle erfordert fundierte Kenntnisse moderner Reinforcement Learning-Algorithmen, Simulationsumgebungen, Reward-Modellierung sowie die technische Komplexität beim Training und der Evaluierung von Richtlinien in großem Maßstab. Der ideale Kandidat verfügt sowohl über Forschungstiefe als auch über technische Pragmatik und Erfahrung darin, RL-Lösungen aus dem Labor in die Produktion zu überführen, wo Stabilität, Sicherheit und kontinuierliche Verbesserung entscheidend sind.
Erforderliche Qualifikationen
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Sechs oder mehr Jahre kombinierte Erfahrung in RL-Forschung und -Entwicklung.
- Starke Kenntnisse in Python und modernen deep learning-Frameworks.
- Praktische Erfahrung mit mindestens einer gängigen RL-Bibliothek oder einem internen RL-Stack.
- Fundiertes Verständnis von Wahrscheinlichkeit, Optimierung und den theoretischen Grundlagen von RL.
- Erfahrung im Entwurf und der Feinabstimmung von Reward-Funktionen in komplexen Umgebungen.
- Vertrautheit mit Simulationsumgebungen und der Datenerfassung in großem Maßstab.
- Erfahrung im Training von neuronalen Netzwerk-Richtlinien auf GPU-Clustern.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Nachweisbare Erfolge bei der Bereitstellung oder Veröffentlichung wirkungsvoller RL-Arbeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit RLHF für große Sprachmodelle.
- Vertrautheit mit Multi-Agent RL oder hierarchischem RL.
- Erfahrung mit Robotik, Steuerungssystemen oder autonomem Fahren.
- Publikationen im Bereich RL oder verwandten Forschungsfeldern.
- Open-Source-Beiträge zu RL-Bibliotheken oder -Umgebungen.
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