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Ingenieur für angewandte KI
- Arbeitszeit
- Vollzeit
- Erfahrung
- Erforderlich ist Erfahrung mit Python-Rust-Anbindungen, Entwicklung und Pflege produktiver ML-Modelle sowie nachweislicher Optimierung leistungskritischen Codes.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle entwickelt ein großes neuronales Modell für tabellarische Daten weiter und verbessert Leistung, Zuverlässigkeit und Architektur seiner ML-Systeme. Gemeinsam mit ML-Forschenden bringt sie neue Funktionen in den Produktivbetrieb.
Deine Aufgaben
- Die Rolle wirkt an der Entwicklung und Optimierung eines großen, in Python implementierten neuronalen Modells für tabellarische Daten mit.
- Sie analysiert Trainings- und Inferenzpipelines durch Profiling, um Leistungsengpässe zu erkennen.
- Wo Python an Grenzen stößt, implementiert sie kritische Komponenten in Rust über PyO3 oder eigene Erweiterungen neu; C++ über PyBind11 oder eigene Erweiterungen dient bei Eignung als zweite Option.
- Sie verbessert Speichereffizienz, Latenz und Durchsatz der Modellpipelines.
- Sie gewährleistet Korrektheit, numerische Stabilität und Reproduzierbarkeit bei der Weiterentwicklung des Modells.
- Sie arbeitet mit ML-Forschenden daran, neue Funktionen in den Produktivbetrieb zu überführen.
- Sie pflegt klare Abstraktionen, umfassende Tests und verständliche Dokumentation.
- Sie gestaltet Architekturentscheidungen für ML-Systeme zur Verarbeitung tabellarischer Daten mit.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Erforderlich sind ausgeprägte Software-Engineering-Kompetenzen sowie Expertenkenntnisse in Python und Rust.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung mit der Anbindung von Python und Rust über PyO3, maturin oder eigene Erweiterungen.
- Erforderlich ist Erfahrung in der Entwicklung und Pflege von ML-Modellen im Produktivbetrieb.
- Erforderlich ist ein fundiertes Verständnis neuronaler Netze.
- Erforderlich sind nachweisliche Erfolge bei der Optimierung leistungskritischen Codes.
- Erforderlich sind ausgeprägte Profiling- und Debugging-Fähigkeiten hinsichtlich CPU, Speicher und Latenz.
Von Vorteil
- Wünschenswert ist Erfahrung mit tabellarischen ML-Ansätzen wie Transformern, Baum-Netzwerk-Hybriden und erlernten Einbettungen.
- Wünschenswert sind anwendungsfähige C++-Kenntnisse und Erfahrung mit der Anbindung von Python und C++ über PyBind11, Cython oder eigene Erweiterungen.
- Wünschenswert ist Vertrautheit mit PyTorch-Interna oder dem Schreiben eigener Operationen in Rust oder C++.
- Wünschenswert ist Erfahrung mit der Optimierung von Trainingsschleifen, Datenpipelines oder Inferenz-Engines.
- Wünschenswert ist ein Hintergrund in numerischem Rechnen oder Systemprogrammierung.
- Wünschenswert sind Berührungspunkte mit umfangreicher ML-Infrastruktur, etwa verteiltem Training, Batching und Caching.
- Wünschenswert ist Erfahrung mit dem asynchronen Rust-Ökosystem mit tokio oder mit SIMD- beziehungsweise Parallelisierungs-Crates wie rayon und ndarray.
Das wird angeboten
- Die Vergütung umfasst Gehalt und Unternehmensbeteiligung.
- Eine umfassende Gesundheitsabsicherung gilt für Beschäftigte und deren unterhaltsberechtigte Angehörige.
- Alle neuen Eltern erhalten bezahlte Elternzeit, auch bei Adoption und Leihmutterschaft.
- Beschäftigte erhalten Umzugsunterstützung, wenn sie für den Einstieg ins Team an einen Bürostandort umziehen.
- Die Arbeitskultur ist missionsorientiert und stellt persönliche Eitelkeiten zurück; sie legt Wert auf unterschiedliche Denkweisen, Eigenverantwortung und Handlungsorientierung.
Veröffentlicht: 20.05.2026 · Quelle geprüft: 19.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.