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Forscher/in für große Sprachmodelle (LLM)
Die Arbeit im Büro in Prag ist optional.
- Arbeitszeit
- Nicht angegeben
- Erfahrung
- Gefordert ist fundierte Praxis mit produktiven LLMs sowie Erfahrung mit RAG-Systemen, Vektor- oder Graphdatenbanken und der Bereitstellung, Überwachung und Integration solcher Systeme.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle entwickelt intelligente, automatisierte Systeme für kundenorientierte Anwendungen und dynamische Echtzeitkommentare für Spiele oder interaktive Avatare. Gemeinsam mit einem kleinen Team aus ML-Engineering, Produktentwicklung und Fachleuten entstehen Systeme, die Schlussfolgern, Werkzeugnutzung und kreative Inhaltserzeugung verbinden.
Deine Aufgaben
- Bestehende Sprachmodelle werden eingesetzt, optimiert und feinabgestimmt oder neue Modelle passend zu den Anwendungsfällen trainiert.
- Erfolgreiche Prototypen werden in zuverlässige, wartbare und beobachtbare Produktionsdienste überführt.
- Die Arbeit trägt zur Entwicklung dynamischer Echtzeitkommentare für Spiele oder interaktive Avatare bei.
- Mit ML-Engineering, Produktentwicklung und Fachleuten werden Systeme entworfen, die Schlussfolgern, Werkzeugnutzung und kreative Inhaltserzeugung verbinden.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Erforderlich ist fundierte Erfahrung mit LLMs in Produktionsumgebungen, einschließlich Training, Feinabstimmung, Inferenz und Werkzeugintegration.
- Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau RAG-basierter Systeme und in der Arbeit mit Vektor- oder Graphdatenbanken.
- Erforderlich ist Erfahrung mit der Bereitstellung, Überwachung und Integration dieser Systeme in die Gesamtlösung.
- Erforderlich ist ein ausgeprägtes Verständnis von Function Calling, strukturierter Ausgabegenerierung und agentischen Schlussfolgerungsabläufen.
- Erforderlich sind sichere Kenntnisse in Python und wichtigen Bibliotheken, beispielsweise PyTorch, Hugging Face Transformers und FastAPI.
Von Vorteil
- Wünschenswert ist Erfahrung mit Sportübertragungen oder datengetriebener Inhaltserzeugung, beispielsweise Live-Kommentaren oder Analysen.
- Wünschenswert ist Vertrautheit mit multimodalen LLMs und der Integration von Text- und Bildeingaben.
- Wünschenswert ist Vertrautheit mit Werkzeugen wie vLLM, Triton oder DeepSpeed für die effiziente Modellbereitstellung.
- Wünschenswert sind Beiträge zu quelloffenen KI-Werkzeugen oder Forschungspublikationen in den Bereichen NLP, multimodale KI oder Agentensysteme.
So ist Remote hier geregelt
- Die Tätigkeit ist remote möglich; alternativ kann im Büro in Prag gearbeitet werden.
- Die Arbeit im Büro in Prag ist optional.
Veröffentlicht: Datum unbekannt · Quelle geprüft: 17.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.