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Machine-Learning-Engineer für KI-Architekturforschung
Die Rolle verbindet KI-Architekturforschung mit produktionsnaher Entwicklung. Sie hinterfragt bestehende Architekturannahmen und untersucht neue Modellansätze über standardmäßige Transformer hinaus. Von Forschungscode bis zu trainingsfähigen Implementierungen entstehen Prototypen, deren Verhalten, Skalierung und Ressourcenbedarf untersucht werden. Die Zusammenarbeit mit Fachkräften für Inferenz und Systementwicklung soll effiziente und einsetzbare Architekturen ermöglichen. Hinzu kommen die Reproduktion und Weiterentwicklung aktueller Forschung sowie Beiträge zu internen Forschungsnotizen, Benchmarks und gegebenenfalls Open Source.
PyTorch oder JAX
PyTorch oder JAX · erforderlichErforderlich ist Sicherheit im Umgang mit PyTorch oder JAX; die beiden Werkzeuge sind Alternativen.
+5
- Modellimplementierung · erforderlich
Erforderlich ist praktische Erfahrung im Implementieren von Modellarchitekturen von Grund auf.
- Neuronale Architekturen · Aufgabe
Die Rolle erforscht und entwickelt neue neuronale Netzarchitekturen, etwa Transformer-Alternativen oder -Erweiterungen, rekurrente und hybride Modelle sowie Systeme für lange Kontexte.
- Architekturversuche · Aufgabe
Die Rolle plant und führt Architekturversuche zu Skalierungsgesetzen, Speichermechanismen und Abwägungen beim Rechenaufwand durch.
- Forschungsbeiträge · von Vorteil
Erwünscht sind Publikationen, Preprints oder bedeutende Forschungsbeiträge.
- Inferenzoptimierung · von Vorteil
Erwünscht ist Vertrautheit mit Inferenzoptimierung und Einschränkungen bei der Bereitstellung.
- Modellimplementierung · erforderlich
- Gehalt
- Bedingter Berufsvergleich: 64.956 – 95.628 € brutto / Jahr Annahme: Vollzeit-Anstellung in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Die Spanne zeigt das 25. bis 75. Perzentil der Bruttoentgelte sozialversicherungspflichtiger Vollzeitbeschäftigter in der zugeordneten Berufs- und Anforderungsgruppe in Deutschland, einschließlich Sonderzahlungen. Die Berufszuordnung erfolgt durch RemoteFruit. Datenquelle: BA/Entgeltatlas 2025. Monatswerte × 12. Keine Prognose des konkreten Stellengehalts und keine Gehaltszusage des Unternehmens. BA/Entgeltatlas 2025 · Annahme: Vollzeit-Anstellung in DE · mittlere 50 % · inkl. Sonderzahlungen Zuordnung berechnet am: 01.11.2026.
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Rolle erforscht und entwickelt neue neuronale Netzarchitekturen, etwa Alternativen oder Erweiterungen zu Transformern, rekurrente und hybride Modelle sowie Systeme für lange Kontexte.
- Sie konzipiert und führt Architekturversuche zu Skalierungsgesetzen, Speichermechanismen und Abwägungen beim Rechenaufwand durch.
- Sie entwirft und validiert Modellprototypen durchgängig vom Forschungscode bis zur trainingsfähigen Implementierung.
- Sie arbeitet mit Fachkräften für Inferenz und Systementwicklung zusammen, um effiziente und einsetzbare Architekturen sicherzustellen.
- Sie analysiert Modellverhalten, Fehlermuster und induktive Verzerrungen.
- Sie liest, reproduziert und erweitert aktuelle Forschungsarbeiten.
- Sie trägt zu internen Forschungsnotizen, Benchmarks und gegebenenfalls Open-Source-Vorhaben bei.
Das solltest du mitbringen
Gefordert ist Praxis im Implementieren von Modellarchitekturen von Grund auf. Erwünscht sind Erfahrung in forschungsgetriebenen Startups oder Open-Source-ML-Projekten sowie mit großskaligem Training oder eigenen Trainingsschleifen.
Erforderlich7 Punkte
- Erforderlich ist ein fundierter Hintergrund in den Grundlagen des maschinellen Lernens und im Deep Learning.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung im Implementieren von Modellarchitekturen von Grund auf.
- Erforderlich ist ein solides Verständnis von Attention-Mechanismen, RNNs, Zustandsraummodellen oder hybriden Architekturen.
- Erforderlich ist ein solides Verständnis von Trainingsdynamik, Skalierungsverhalten und Optimierung sowie von Speicher-, Latenz- und Rechenbeschränkungen auf Modellebene.
- Erforderlich ist Sicherheit im Umgang mit PyTorch oder JAX.
- Erforderlich ist die Fähigkeit, fließend zwischen Theorie, Experimenten und technischer Umsetzung zu wechseln.
- Erforderlich sind klare Kommunikation und die Fähigkeit, architektonische Zielkonflikte zu erklären.
Von Vorteil5 Punkte
- Erwünscht ist Erfahrung mit Nicht-Transformer-Architekturen, etwa RNN-Varianten, Zustandsraummodellen und Modellen für lange Kontexte.
- Erwünscht ist ein Hintergrund in forschungsgetriebenen Startups oder Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen.
- Erwünscht ist Erfahrung mit großskaligem Training oder eigenen Trainingsschleifen.
- Erwünscht sind Publikationen, Preprints oder bedeutende Forschungsbeiträge.
- Erwünscht ist Vertrautheit mit Inferenzoptimierung und Einschränkungen bei der Bereitstellung.
Außerdem genannt1 Punkt
- Die Rolle passt zu Personen, die Architekturannahmen gern hinterfragen, mit neuartigen Modellentwürfen experimentieren und über standardmäßige Transformer-Ansätze hinausgehen.
Das wird angeboten
- Die Tätigkeit bietet Arbeit an grundlegenden Modellarchitekturen statt ausschließlich an Fine-Tuning sowie die Möglichkeit, Forschung in produktive Systeme zu überführen.
- Die Rolle bietet direkten Einfluss auf die technische Ausrichtung eines Unternehmens in der Series-A-Phase und die Zusammenarbeit in einem kleinen, fachlich starken Team mit schnellen Rückmeldungen.
- Angeboten werden eine wettbewerbsfähige Vergütung und eine substanzielle Unternehmensbeteiligung.
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Bewerbungslink freischaltenVeröffentlicht: 22.01.2026 · 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.