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Research Engineer — Gen Video | Runway | NYC · Ganloss

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Research Engineer — generative video

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Rôle IA · Offre ouverte

Research Engineer — generative video

Runway

Temps plein
Senior
Research
Hybrid
115 Broadway, New York, NY 10006, United States · Hybrid
New York, United States
$175k–$230k + equity

Employeur

Runway

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Communauté en croissance—comptes membres avec preuves vérifiables, pas de profils démo seed.

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 115 Broadway, New York, NY 10006, United States · Hybrid
Rémunération: $175k–$230k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Research
Avantages: NYC hub, creative culture.
Comment postuler: Generative model training or eval portfolio.
Site de l’entreprise: runwayml.com
Publiée le: 14 juil. 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

Runway is hiring a Senior Research Engineer — generative video on the Research team (Hybrid · New York, United States). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Runway pioneers generative video tools for creators and studios.

Research Engineer — generative models (NYC): video diffusion, training infra, and safety filters.

What you will do

Deliver production-grade generative video research with measurable quality, latency, and cost targets.
Build offline evals and online monitoring before scaling to full traffic.
Collaborate with product, design, legal, or domain experts on safe rollout.
Write clear RFCs, runbooks, and postmortems for cross-team learning.

What we look for

Multiple shipped ML/LLM features—not coursework-only portfolios.
Strong Python, SQL, and experimentation discipline.
Clear communication for remote or hybrid stakeholders.
Work authorization for the listed country.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Computer Vision
Image or video models with clear eval harnesses (precision/recall, calibration, or domain-specific scores).

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Generative model training or eval portfolio.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Computer Vision, and Docker.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · New York, United States)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: $175k–$230k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Generative model training or eval portfolio.

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Research Engineer — generative video

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