Телеграм канал «Take Friends to Luna Park»

tl;dr: Research Scientist, Berkeley, $230k–930k/year

В начале сентября ИИ решил Навье — Стокса, одну из семи задач тысячелетия. Само доказательство вышло на 165 страниц, и его проверка заняла бы годы. Но математикам повезло, у них есть Lean. А как вообще людям проверять результаты работы очень умных моделей — сейчас, а тем более в будущем?

Если что, хороших ответов на этот вопрос у человечества пока нет! Но есть какие-то — например, пересказ. Если доказательство на 165 страниц нам не осилить, пусть модель перескажет его по кускам, потом перескажет пересказы — и на n-ом шаге останется текст, который человек уже сможет проверить сам. Фаундер Resolution Джеффри Ирвинг развивал другую ветку: дебаты. Две модели спорят за противоположные ответы и ищут дыры друг у друга, а человек как судья решает, чей аргумент выстоял 🏬

Область науки, которая всё это придумывает, называется scalable oversight, и ею очень прикольно заниматься — эксперименты понятные, реализовывать их технически сложно, а ответы на вопросы, которые перед вами стоят, очень нужны человечеству уже сегодня.

Scalable oversight — одна из нескольких ресёрч-адженд Resolution, и они очень активно ищут в неё исследователей. В другие ищут чуть менее активно, но всё ещё да — так что если вам ближе теоретический компьютер саенс, философия, статфизика или что-нибудь ещё, напишите нам, и мы про всё расскажем.

Опыт в сейфти будет очень полезен, но, в целом, необязателен — нужны и сильные учёные из других сфер 🤓

Примерный список того, что вам понадобится:
🟡PhD или эквивалентный ему ресерч-опыт: в ML, CS, математике, физике, статистике, философии или чем-то близком;
⚪️статьи, препринты или сопоставимый результат + опыт внятного их описания;
🔴сильная математика;
🟡вы готовы много, но внимательно использовать AI в работе;
⚪️вас правда мотивирует алайнмент и вы хотите лично в него контрибьютить.

Конкретно для scalable oversight будут плюсом: опыт с дебатами, prover-verifier играми или RLHF на фронтирном масштабе, бэкграунд в теории игр, теории сложности, mechanism design или теории принятия решений.

Работа из офиса в Беркли, с визой и переездом помогают. Платят $230k–930k в год.

Пишите Наро: @a_nro 🐦

tl;dr: software engineer (early hire), $120k-240k+, remote worldwide

Когда-то мы мечтали завести Лунапарку инстаграм, но не придумали, как нам успевать ещё и снимать рилзы. Даже вести твиттер и линкедин — сложновато: пост надо переписать, перевести, отформатировать, сделать красивую картиночку🔮

А представьте, если у вас есть еще ютуб-канал, фейсбук, тикток и тредс?.. 🫠

Вот так появился Blotato: основательница построила его в одиночку для себя. У неё 3M подписчиков, и ей хорошо знакомы все боли, связанные с большим присутствием в сети. Это второй ее стартап; первый был успешно продан, поэтому вся разработка self-funded.

Blotato позволяет редактировать, форматировать и постить контент на много площадок намного быстрее — в том числе прямо из вашего чата с клодом. Ещё рисует дашборды, менеджит комментарии и может сам генерировать черновики текстов или картинки для постов. Сейчас у них более 10000 подписчиков и миллионы выручки.

А команда состоит из фаундерки, ее лучшего друга и… кандидата от Лунапарка! 🌙

Нужен билдер №4:
⭕фаундинг опыт с серьезным овнершипом в ранних стартапах;
⭕сильные алгоритмы: например, места на олимпиадах / высокий рейтинг на КФ;
⭕знание TypeScript. 80% задач — бэкенд, остальное — всё остальное.

Огромное количество импакта, вилка $120k-240k+, полная удалёнка.

Напишите Наро @a_nro🐠

tl;dr: senior backend engineers, $135k-270k/year + equity, London / SF

Любимые Apollo Research ищут синьорных бэкендеров — помогать ставить эксперименты над фронтирными моделями до релиза. Мы думаем, что это может быть веселее, чем работать в бигтехе :) А вы? 👀

Apollo делают эксперименты про scheming: умеют ли модели хитрить, и что с этим делать. В их ресёрче модели догадываются, что их тестируют, игнорируют инструкции пользователей и притворяются глупее, чтобы их не выключили — а учёные придумывают хитрые сценарии, подсовывают моделям фейковые документы и пытаются воспитать в них ложные убеждения. Apollo официально коллабятся с OpenAI — прочитать их недавнюю совместную статью можно тут.

Вот примеры того, что можно делать на этой роли:
✨ инфраструктуру и инструменты для ресёрча — например, сервис, который одновременно следит за тысячами экспериментов и сам подсвечивает интересные находки;
✨инструменты для оркестрации, чтобы ресёрчеры могли запускать эти самые тысячи экспериментов параллельно на удалённых машинах (а агенты из них не сбегали 🏃‍♂️)
✨ дата-пайплайны и хранилища, чтобы собирать и хранить транскрипты экспериментов для дальнейшего анализа.
✨ агентов и MCP-инструменты, чтобы автоматизировать разработку и ресёрч;

В команде Apollo — выпускники Оксфорда и Кембриджа, ex-CTO, бывшие инженеры и ресёрчеры из Гугла, Яндекса и OpenAI, а фаундер вошёл в TIME100 AI 2025. В общем, умные и интересные коллеги вам точно обеспечены, но и планка тоже высока! 🤸‍♂️

Вам помогут:
➰ 5+ лет опыта;
🩷 отличное знание Python;
➰ ачивки: фаундерский опыт, опыт лидом в бигтехе или стартапе, дипломы всеросов и ICPC и всё остальное, чем вы гордитесь,
➿ мотивация делать мир будущего безопаснее. Хорошо, если вы что-то знаете про AI safety-домен, но если нет — пусть это вас не останавливает!

Платят $135k-270k + equity, перевозят в Лондон, а недавно открылся офис в Сан-Франциско, если вы вдруг уже в США.

Пишите Кате @skaterina_64, и рекомендуйте нам друзей — а мы заплатим вам реферальный бонус, если Apollo их наймут!