Binance is a leading global blockchain ecosystem behind the world’s largest cryptocurrency exchange by trading volume and registered users. We are trusted by 300+ million people in 100+ countries for our industry-leading security, user fund transparency, trading engine speed, deep liquidity, and an unmatched portfolio of digital-asset products. Binance offerings range from trading and finance to education, research, payments, institutional services, and more. Our mission is to increase the freedom of money and financial access for people around the world.
About The Role
We are seeking a Research Data Scientist who combines rigorous research thinking with a drive to see findings land in production.
This is a research-first role at the intersection of post-training alignment & reasoning, efficient inference and test-time scaling, and multi-agent coordination in adversarial financial environments.
You will conduct original research that pushes the boundaries of what AI agents can do — reasoning under market uncertainty, coordinating with other agents in open adversarial settings, and making reliable decisions when real value is at stake. The goal is real-world impact: agents that trade, analyze, and act for millions of users across the Binance ecosystem.
Responsibilities
- Conduct original research in generative AI and large language models applied to crypto and financial domains — focus areas include reasoning under market uncertainty, alignment of trading agents, multi-agent coordination, and test-time scaling for time-critical decisions
- Design and execute rigorous experiments — formulating clear hypotheses, implementing model and training variants including RLVR-based reasoning approaches, running systematic ablations, and drawing statistically sound conclusions
- Develop novel post-training methodologies and evaluation frameworks for LLMs operating in crypto contexts — covering chain-of-thought quality for market analysis, agent decision consistency, and robustness against adversarial prompt injection
- Research test-time scaling techniques — process reward models, self-consistency, Monte Carlo Tree Search-based planning — and apply them to improve agent reasoning quality in ambiguous, fast-moving market conditions
- Critically track developments across the research community at NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, and crypto-adjacent venues — identifying high-leverage opportunities to apply state-of-the-art techniques to Binance's unique challenges
Requirements
- Master's or PhD in Machine Learning, Computer Science, Mathematics, Statistics, or related field; exceptional Bachelor's candidates with demonstrable research output will be considered
- 0–5 years of research or industry experience in ML/AI; strong academic lab or research internship experience equally valued
- Deep understanding of transformer architectures, large language model pretraining dynamics, and post-training methodology — including RLHF, RLVR-based reasoning model training, and alignment techniques
- Proficiency in Python and PyTorch
- Rigorous mathematical foundations: linear algebra, probability theory, information theory, stochastic optimization
- Bilingual English/Mandarin to coordinate with overseas partners and stakeholders
- First-author publications at top-tier AI/ML conferences (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, AAAI) on LLM/Agent core topics — reasoning, multi-agent systems, RL for LLMs, post-training, agent memory, or related areas
- Research or engineering experience at a top-tier AI lab or team
- Experience designing reward functions, training pipelines, or evaluation frameworks for LLM-based agents — not just using existing APIs but building the core systems
- AI-native development workflow — using tools like Claude Code, Cursor, or Copilot Workspace as your primary development environment
Why Binance
- Shape the future of finance
- Collaborate with world-class talent in a user-centric global organization with a flat structure
- Tackle challenging projects in a fast-paced and innovative enviornment with autonomy
- Thrive in a results-driven workplace with opportunities for career growth and continuous learning
- Competitive salary and company benefits
- Remote-first, work-from-home arrangement (may vary depending on the nature of the role and team)
Binance is committed to being an equal opportunity employer. We believe that having a diverse workforce is fundamental to our success.
By submitting a job application, you acknowledge that you have read our Candidate Privacy Notice.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
بينانس (Binance) هي منظومة بلوكشين عالمية رائدة تقف وراء أكبر بورصة للعملات الرقمية في العالم من حيث حجم التداول والمستخدمين المسجلين. نحن نحظى بثقة أكثر من 300 مليون شخص في أكثر من 100 دولة بفضل أماننا الرائد في الصناعة، وشفافية أموال المستخدمين، وسرعة محرك التداول، والسيولة العميقة، ومحفظة لا مثيل لها من منتجات الأصول الرقمية. تتراوح عروض بينانس من التداول والتمويل إلى التعليم، والبحث، والمدفوعات، والخدمات المؤسسية، والمزيد. مهمتنا هي زيادة حرية المال والوصول المالي للأشخاص حول العالم.
نبذة عن الدور الوظيفي
نحن نبحث عن عالم بيانات بحثي يجمع بين التفكير البحثي الدقيق والدافع لرؤية النتائج مطبقة في بيئة العمل الفعلية.
هذا دور بحثي في المقام الأول يقع عند تقاطع مواءمة ما بعد التدريب والاستدلال، والاستنتاج الفعال وتوسيع نطاق وقت الاختبار، والتنسيق متعدد الوكلاء في البيئات المالية التنافسية.
ستقوم بإجراء أبحاث أصلية تدفع حدود ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي القيام به — الاستدلال في ظل عدم اليقين في السوق، والتنسيق مع وكلاء آخرين في بيئات تنافسية مفتوحة، واتخاذ قرارات موثوقة عندما يكون هناك قيمة حقيقية على المحك. الهدف هو تحقيق تأثير في العالم الحقيقي: وكلاء يتداولون، ويحللون، ويتصرفون لصالح ملايين المستخدمين عبر منظومة بينانس.
المسؤوليات
- إجراء أبحاث أصلية في الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة المطبقة على مجالات العملات الرقمية والمالية — تشمل مجالات التركيز الاستدلال في ظل عدم اليقين في السوق، ومواءمة وكلاء التداول، والتنسيق متعدد الوكلاء، وتوسيع نطاق وقت الاختبار للقرارات الحساسة للوقت
- تصميم وتنفيذ تجارب صارمة — صياغة فرضيات واضحة، وتنفيذ متغيرات النماذج والتدريب بما في ذلك مناهج الاستدلال القائمة على RLVR، وإجراء استئصال منهجي، واستخلاص استنتاجات سليمة إحصائياً
- تطوير منهجيات جديدة لما بعد التدريب وأطر تقييم للنماذج اللغوية الكبيرة العاملة في سياقات العملات الرقمية — تغطي جودة سلسلة الأفكار لتحليل السوق، واتساق قرارات الوكلاء، والمتانة ضد حقن المطالبات العدائية
- بحث تقنيات توسيع نطاق وقت الاختبار — نماذج المكافأة العملية، والاتساق الذاتي، والتخطيط القائم على بحث شجرة مونت كارلو — وتطبيقها لتحسين جودة استدلال الوكيل في ظروف السوق الغامضة وسريعة الحركة
- تتبع التطورات بشكل نقدي عبر مجتمع البحث في مؤتمرات NeurIPS، وICML، وICLR، وACL، وEMNLP، والمجالات المجاورة للعملات الرقمية — وتحديد الفرص عالية التأثير لتطبيق أحدث التقنيات على تحديات بينانس الفريدة
المتطلبات
- درجة الماجستير أو الدكتوراه في تعلم الآلة، أو علوم الكمبيوتر، أو الرياضيات، أو الإحصاء، أو مجال ذي صلة؛ سيتم النظر في مرشحي البكالوريوس المتميزين ذوي المخرجات البحثية القابلة للإثبات
- 0-5 سنوات من الخبرة البحثية أو الصناعية في تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي؛ كما تحظى خبرة المختبرات الأكاديمية القوية أو التدريب البحثي بتقدير مماثل
- فهم عميق لهياكل المحولات (Transformer)، وديناميكيات التدريب المسبق للنماذج اللغوية الكبيرة، ومنهجية ما بعد التدريب — بما في ذلك RLHF، وتدريب نماذج الاستدلال القائمة على RLVR، وتقنيات المواءمة
- إتقان لغتي بايثون (Python) وPyTorch
- أسس رياضية صارمة: الجبر الخطي، نظرية الاحتمالات، نظرية المعلومات، التحسين العشوائي
- ثنائي اللغة الإنجليزية/الماندرين للتنسيق مع الشركاء وأصحاب المصلحة في الخارج
- منشورات كمؤلف أول في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من الدرجة الأولى (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, AAAI) حول موضوعات النماذج اللغوية الكبيرة/الوكلاء الأساسية — الاستدلال، الأنظمة متعددة الوكلاء، تعلم التعزيز (RL) للنماذج اللغوية الكبيرة، ما بعد التدريب، ذاكرة الوكيل، أو المجالات ذات الصلة
- خبرة بحثية أو هندسية في مختبر أو فريق ذكاء اصطناعي من الدرجة الأولى
- خبرة في تصميم وظائف المكافأة، أو خطوط أنابيب التدريب، أو أطر التقييم للوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة — ليس فقط استخدام واجهات برمجة التطبيقات الحالية بل بناء الأنظمة الأساسية
- سير عمل تطوير أصيل للذكاء الاصطناعي — استخدام أدوات مثل Claude Code أو Cursor أو Copilot Workspace كبيئة تطوير أساسية لك
لماذا بينانس
- تشكيل مستقبل التمويل
- التعاون مع مواهب عالمية المستوى في منظمة عالمية تركز على المستخدم ذات هيكل مسطح
- معالجة مشاريع صعبة في بيئة سريعة الخطى ومبتكرة مع الاستقلالية
- الازدهار في مكان عمل مدفوع بالنتائج مع فرص للنمو الوظيفي والتعلم المستمر
- راتب تنافسي ومزايا الشركة
- ترتيب العمل عن بُعد أولاً (قد يختلف اعتماداً على طبيعة الدور والفريق)
تلتزم بينانس بكونها جهة توظيف تكافؤ الفرص. نحن نؤمن بأن وجود قوة عاملة متنوعة أمر أساسي لنجاحنا.
من خلال تقديم طلب وظيفة، فإنك تقر بأنك قد قرأت إشعار خصوصية المرشحين الخاص بنا.
قد نستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم أجزاء من عملية التوظيف، مثل مراجعة الطلبات، أو تحليل السير الذاتية، أو تقييم الردود وتحديد التناقضات المحتملة أو إشارات التحقق في مواد التقديم بناءً على المعلومات المتاحة. تساعد هذه الأدوات فريق التوظيف لدينا ولكنها لا تحل محل الحكم البشري. يتم اتخاذ قرارات التوظيف النهائية في النهاية من قبل البشر. إذا كنت ترغب في مزيد من المعلومات حول كيفية معالجة بياناتك، يرجى الاتصال بنا.