Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.

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Pode ser 94. Pode ser 31.

O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.

DOSSIÊ MJ-7257 · ACESSO PARCIAL

Research Scientist - Environments, Data and Post-Training

mercor · San Francisco

PresencialTempo integral

Esta é 1 de 50.948 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.

Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.

Encontrada mês passado

Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.

A conta que ninguém faz

Você, sozinho, numa noite

~20

vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.

O Monster Jobs, enquanto isso

50.948

vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.

Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.

Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.

RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA

Por que essa nota

Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:

O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

A seu favor

O que do seu histórico pesa a favor aqui.

O que falta

O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.

Liberar meu relatório grátis

1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.

Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (50.948 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.

O que você decide sobre cada vaga

Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.

Descrição da vaga

About Mercor

Mercor's mission is to organize human intelligence to power the AI economy. We're a leading AI data company, building the layer between human expertise and frontier models. Millions of domain experts on the platform are paid over $4 million per day to train frontier AI models. Mercor's APEX benchmark family measures AI's real-world impact on professional work. Mercor Enterprise brings this same infrastructure to Fortune 500 companies: helping companies capture how their best people actually work, translating that expertise directly back into agents.

 

Mercor is creating a new category of work where expertise powers AI advancement. Achieving this requires an ambitious, fast-paced and deeply committed team. You’ll work alongside researchers, operators, and AI companies at the forefront of shaping the systems that are redefining society. Mercor is a profitable Series C company valued at $10 billion. We work in-person five days a week in our San Francisco, NYC, or London offices.

About the Role

As a Research Scientist at Mercor, you will work at the intersection of research and engineering on frontier post-training. You will develop new training and evaluation methods, test them through rigorous experiments, and implement successful approaches at scale.

Working with researchers, engineers, domain experts, and customers, you will investigate how data, rewards, environments, and optimization methods shape model behavior. Your work will influence frontier models, Mercor’s products, and the broader research community through releasing blogposts, technical reports, and papers.

What You’ll Do
  • Implement novel post-training methods that improve model reasoning, tool use, and agentic behavior.

  • Develop new training recipes for frontier open models.

  • Design and run experiments across datasets, reward functions, environments, and optimization strategies, including methods such as GRPO and DAPO.

  • Build reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) and other post-training pipelines at scale.

  • Investigate model capabilities and failure modes, then develop targeted training interventions.

  • Create methods for measuring data quality, usability, and causal impact on model performance.

  • Build scalable pipelines for data generation, filtering, augmentation, and selection.

  • Develop rubrics, evaluators, benchmarks, and scoring systems that inform training decisions.

  • Translate open-ended research questions into rigorous experiments and production systems.

  • Collaborate with researchers, applied AI teams, engineers, and domain experts producing training data.

  • Contribute to open-source post-training tools and research.

What We’re Looking For
  • Demonstrated experience training and evaluating machine learning models.

  • A strong research record in post-training, reinforcement learning, language-model evaluation, data-centric ML, or a closely related field.

  • Ability to reason rigorously about model behavior, experimental results, and data quality.

  • Strong programming skills and experience implementing machine learning systems.

  • Knowledge of the current AI research landscape and important open problems.

  • Excitement to work in person in San Francisco, five days a week (with optional remote Saturdays), and thrive in a high-intensity, high-ownership environment.

Nice To Have
  • Experience on an industry post-training or frontier-model team.

  • Main authorship of publications at top-tier conferences (NeurIPS, ICML, ACL).

  • Experience with synthetic-data generation

  • Experience building large-scale evaluation or data-generation infrastructure.

  • Solid foundations in distributed or backend systems, and experimental design.

  • Familiarity with APIs, databases, and cloud infrastructure.

Benefits
  • Bi-annual performance bonus structure

  • Generous equity grant vested over 4 years

  • Up to $15k Relocation bonus

  • $10K housing bonus (if you live within 0.5 miles of our office)

  • $1.5K monthly stipend for meals

  • Free Equinox membership

  • $200 monthly laundry reimbursement

  • $200 monthly personal wellness reimbursement

  • Health, Dental, Vision insurance

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Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.

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Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.

Já tem vaga esperando

50.948 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

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