Cohere

シニア

Cohereのエージェント型LLMをより安全でセキュアにする、データ生成・ポストトレーニング・評価手法を構築する

CohereのSafety for Agentsチームは、外部ツールへアクセスし現実世界でアクションを取れるLLMを対象に、データ生成、ポストトレーニングアルゴリズム、評価手法へ取り組むシニアMTSを採用中です。ML研究、実験設計、人手アノテーションのデータパイプラインを伴う実践的エンジニアリングを組み合わせたポジションで、NeurIPS/ICML/ACLといったトップ学会での論文実績に加え、高いソフトウェアエンジニアリング力が求められます。面接では、分散LLMトレーニング、データセットの品質・バイアス分析、エージェントの安全性と頑健性のための評価設計について、深い技術的な質問が想定されます。