Kỹ sư nghiên cứu AI hậu huấn luyện tác nhân tại Tether

Tổng quan vị trí

Vai trò nghiên cứu này cải thiện mô hình đã tiền huấn luyện để có thể lập kế hoạch, dùng công cụ và hoàn thành tác vụ nhiều bước, kể cả trên thiết bị hạn chế tài nguyên. Công việc đi từ dữ liệu huấn luyện tác nhân đến hậu huấn luyện, đánh giá quy mô lớn. Nhà tuyển dụng liệt kê Hà Nội, Việt Nam.

Trách nhiệm

• Nghiên cứu phương pháp hậu huấn luyện cho hành vi tác nhân, gọi công cụ và suy luận nhiều bước tin cậy.
• Cải thiện tính đúng sự thật, tuân thủ chỉ dẫn, dùng hàm và phối hợp nhiều tác nhân.
• Xây dựng quy trình dữ liệu, huấn luyện, chuẩn đánh giá và hệ thống kiểm tra mô hình tác nhân.
• Tuyển chọn chuỗi hành động dùng công cụ, dữ liệu tương tác, chẩn đoán lỗi và nâng chất lượng mô hình nền.

Yêu cầu

• Bằng khoa học máy tính hoặc học máy; ưu tiên bằng cao học và công bố AI tốt.
• Có kinh nghiệm dữ liệu, quy trình hậu huấn luyện đa phương thức cho tác nhân và sử dụng công cụ.
• Từng huấn luyện phân tán trên GPU nhiều nút và cải thiện suy luận hoặc dùng công cụ có thể đo được.
• Có mã, dữ liệu hay mô hình mã nguồn mở liên quan và thành tích công bố nghiên cứu.

Công nghệ trong công việc

• CAN: This research role improves pretrained models so they can plan, use tools and complete multi-step tasks, including on resource-limited .

Hướng dẫn đánh giá mức độ phù hợp (tiếng Anh)

Phân tích dựa trên yêu cầu và trách nhiệm trong tin tuyển dụng của nhà tuyển dụng.

Understanding the scope. This AI Research Engineer (Agentic Post-training) - 100% Remote Worldwide position at Tether is best assessed through the work described in the employer’s posting, rather than the title alone. The available role overview says: “This research role improves pretrained models so they can plan, use tools and complete multi-step tasks, including on resource-limited devices. Work ranges from agent training data to large-scale post-training and…” Read that statement together with the responsibilities below to understand the likely balance between delivery, coordination and technical decision-making. The role belongs to the AI and data area, but that label is only a guide to the work; the employer’s own requirements remain decisive. Before applying, check the original listing for reporting lines, product or team assignment, employment terms and any details that may have changed since this copy was checked. Where this page says a fact is not specified, treat it as an open question rather than an implied promise.

What the responsibilities signal. The posting specifically names “Research post-training methods for agent behaviour, tool calling and reliable multi-step reasoning.”; “Improve factuality, instruction following, function use and multi-agent coordination.”; “Build data pipelines, training workflows, benchmarks and evaluation systems for agent models.”. For each duty, identify a project where you performed comparable work and be ready to describe the context, your own contribution, constraints, decisions, and measurable result. Explain how you moved from the initial need to implementation, review, release or operational follow-through, where those stages apply. If the work involved other teams or users, distinguish your decisions from the group’s contribution. Avoid presenting a technology keyword as proof by itself: connect it to the problem you solved, the scale or complexity involved, and what changed after your work. The source may contain additional duties; review it directly before preparing your application.

How to read the requirements. The listed qualifications include “Computer science or machine-learning degree; an advanced degree and strong AI publications are preferred.”; “Experience with multimodal post-training data and workflows for agents and tool use.”; “Distributed training experience on multi-node GPU systems and measurable improvements in reasoning or tool use.”. Mark each requirement as demonstrated, adjacent experience or a genuine gap, then use a concise example for the first two categories. A strong example explains what you personally owned, how you made trade-offs, how you validated the result and what you learned. If the posting specifies years of experience, language ability, certifications, location or eligibility, address those facts plainly in your CV or application rather than relying on the employer to infer them. Do not claim a qualification from exposure alone. For a requirement you do not meet, describe relevant transferable experience accurately and ask the recruiter whether it is mandatory.

Technology and working evidence. The technology terms associated with this listing are CAN: This research role improves pretrained models so they can plan, use tools and complete multi-step tasks, including on resource-limited .. Treat this as a set of posting-derived signals, not a guarantee that every tool is used daily or that the list is complete. For each term relevant to your experience, prepare one concrete example: the system or workflow, the part you owned, the alternatives considered, and how you tested reliability, security, performance or usability as appropriate. If you have not used a named tool, explain the closest related system you have worked with and how you would ramp up; do not relabel that experience as direct production use. If the source describes technologies beyond this list, prioritize its exact wording.

Evidence to put in the application. Tailor the first half of your CV to the named work instead of using a generic summary. Lead with two or three outcomes that match the responsibilities, and include enough context to show complexity, scope and your role. Add technical detail where it substantiates an outcome: architecture, interfaces, data or traffic scale, test strategy, deployment approach, incident response or collaboration, as relevant to your real projects. Keep confidential employer information private; describe.

Về Tether

Tether phát triển sản phẩm token kỹ thuật số, gồm USDT, cùng các dự án truyền thông ngang hàng và AI. Nhà tuyển dụng mô tả đội ngũ làm việc từ xa tại nhiều quốc gia.

Khám phá việc làm theo danh mục

Việc làm liên quan

• Kỹ sư nghiên cứu AI tiền huấn luyện LLM và đa phương thức tại Tether — Tether
• Kỹ sư Nghiên cứu AI, Kernel và Inference Optimization tại Tether — Tether
• Kỹ sư nghiên cứu AI nén và lượng tử hóa mô hình tại Tether — Tether
• Kỹ sư nghiên cứu AI học tăng cường đa phương thức tại Tether — Tether
• Kỹ sư nghiên cứu AI thị giác đa phương thức tại Tether — Tether
• Kỹ sư nghiên cứu, hậu huấn luyện AI giọng nói tại Deepgram — Deepgram