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KI-Forscher für Modellarchitekturen
Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung, Analyse und Weiterentwicklung neuer KI-Modellarchitekturen an der Schnittstelle zwischen Forschung und produktivem Einsatz. Untersucht werden unter anderem Alternativen zu klassischen Transformer-Architekturen, Modelle für lange Kontexte, effiziente Sequenzmodellierung und hybride Ansätze. Prototypen, Ablationsstudien, Benchmarks und empirische Untersuchungen dienen der Bewertung von Skalierbarkeit, Effizienz und Stabilität. Die Rolle verfasst wissenschaftliche Veröffentlichungen und arbeitet eng mit Engineering-Teams zusammen, um Forschungsergebnisse in Trainings- und Inferenzsysteme zu übertragen. Dazu gehört auch, aktuelle Forschung zu verfolgen und vielversprechende Richtungen frühzeitig zu erkennen.
ML-Frameworks
ML-Frameworks · erforderlichErforderlich ist praktische Erfahrung mit PyTorch oder JAX.
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- Netzwerkarchitekturen · erforderlich
Erforderlich ist ein tiefes Verständnis neuronaler Netzwerkarchitekturen.
- Sequenzmodellierung · erforderlich
Erforderlich ist ein tiefes Verständnis von Sequenzmodellen und Aufmerksamkeitsmechanismen.
- Trainingsoptimierung · erforderlich
Erforderlich ist ein tiefes Verständnis von Trainingsdynamik und Optimierung.
- Forschungspublikationen · erforderlich
Erforderlich sind Veröffentlichungen im ML-/KI-Bereich, beispielsweise bei NeurIPS, ICML, ICLR, COLM, ACL, EMNLP oder auf arXiv.
- Ablationsstudien · Aufgabe
Neue Architekturen werden prototypisch entwickelt und durch Ablationsstudien, Benchmarks und empirische Untersuchungen bewertet.
- Netzwerkarchitekturen · erforderlich
- Gehalt
- Annahme: Anstellung als Arbeitnehmer in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Rechnerischer Jahresvergleich: 40 Stunden/Woche × 52 Wochen = 2.080 Stunden/Jahr. 32,37 € je Stunde × 2.080 Stunden, auf volle 100 € gerundet: ≈ 67.300 €. Einheitliche Vollzeit-Vergleichsbasis, keine Angabe der tatsächlichen Arbeitszeit dieser Stelle. Keine Berechnung des tatsächlichen Jahres- oder Teilzeitgehalts; zusätzliche Sonderzahlungen werden nicht hinzugerechnet. Statistischer Mittelwert (kein Median) für die breite ISCO-08-Berufsgruppe 2: Professionals. Eurostat SES 2022, Deutschland, April 2022: 32,37 € brutto je bezahlter Stunde. Vergleichsgruppe: Arbeitnehmer in Voll- und Teilzeit einschließlich bezahlter Werkstudenten, Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten, Wirtschaftsbereiche B–S ohne öffentliche Verwaltung (O). Kein studentenspezifischer Wert, kein Anforderungsniveau und kein konkretes Stellengehalt. Bei deutschen Bildungsberufen sind öffentliche Beschäftigtendaten teilweise geschätzt; auch die amtliche Berufszuordnung ist mit Unsicherheit behaftet. Quelle: https://doi.org/10.2908/EARN_SES22_14 (Abruf 28.10.2026). Auswahl und deutschsprachige Erläuterung: RemoteFruit; Eurostat trägt dafür keine Verantwortung.
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Rolle erforscht und entwirft neue KI-Architekturen, beispielsweise Alternativen zu klassischen Transformern, Modelle für lange Kontexte, effiziente Sequenzmodelle und hybride Architekturen.
- Sie untersucht Architekturverbesserungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Effizienz und Stabilität.
- Sie entwickelt Prototypen und bewertet neue Architekturen durch Ablationsstudien, Benchmarks und empirische Untersuchungen.
- Sie verfasst als Autor oder Mitautor wissenschaftliche Arbeiten für führende ML-Konferenzen und Fachzeitschriften.
- Sie überträgt Forschungsergebnisse gemeinsam mit Engineering-Teams in Trainings- und Inferenzsysteme.
- Sie verfolgt den aktuellen Forschungsstand und erkennt vielversprechende Forschungsrichtungen frühzeitig.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich sind Forschungserfahrung in ML-Modellarchitekturen und Publikationen. Erwünscht ist Erfahrung beim Transfer von Forschung in Produktionssysteme.
Erforderlich6 Punkte
- Erforderlich ist ein fundierter Hintergrund in der Machine-Learning-Forschung mit Schwerpunkt auf Modellarchitekturen.
- Erforderlich sind wissenschaftliche Veröffentlichungen im ML-/KI-Bereich, beispielsweise bei NeurIPS, ICML, ICLR, COLM, ACL, EMNLP oder auf arXiv.
- Erforderlich ist ein tiefes Verständnis neuronaler Netzwerkarchitekturen, von Sequenzmodellen und Aufmerksamkeitsmechanismen sowie von Trainingsdynamik und Optimierung.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung mit PyTorch oder JAX.
- Erforderlich sind die Fähigkeit zu stringentem wissenschaftlichem Denken, zum Entwurf sauberer Experimente und zur klaren Kommunikation von Ergebnissen.
- Vorausgesetzt wird, dass die Person mit der Arbeit in einem schnelllebigen Startup-Umfeld gut zurechtkommt.
Von Vorteil6 Punkte
- Erwünscht ist Erfahrung mit Architekturen jenseits von Transformern, beispielsweise RNN-basierten Modellen, Zustandsraummodellen oder hybriden Modellen.
- Erwünscht ist bisherige Arbeit an Modellen für lange Kontexte oder an speichereffizienten Modellen.
- Erwünscht sind Open-Source-Forschungsbeiträge.
- Erwünscht ist Erfahrung beim Übertragen von Forschung in Produktionssysteme.
- Erwünscht ist ein Hintergrund in effizientem Training oder im Entwurf von Architekturen unter Berücksichtigung der Inferenz.
- Als besonders passend gilt, wer bereits Forschungsarbeiten veröffentlicht hat und mit der eigenen Forschung eingesetzte Modelle unmittelbar prägen möchte, statt ausschließlich Benchmarks zu beeinflussen.
Das wird angeboten
- Die Rolle bietet viel Eigenverantwortung für Forschungsrichtung und Roadmap sowie einen klaren Weg zur Veröffentlichung wirkungsvoller Forschungsarbeiten.
- Forschung und praktischer Einsatz sind durch enge Rückkopplung verbunden.
- Die Zusammenarbeit erfolgt in einem kleinen, technisch hochqualifizierten Team mit ausgeprägter Forschungskultur.
- Angeboten werden eine wettbewerbsfähige Vergütung und eine substanzielle Unternehmensbeteiligung.
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Bewerbungslink freischaltenVeröffentlicht: 23.01.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.