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Machine-Learning-Ingenieur für Modelldestillation
Ziel ist, durch Modelldestillation kleinere, schnellere und effizientere Modelle ohne Qualitätsverlust bereitzustellen. Die Rolle verbindet Forschung und Produktion, verantwortet Destillationspipelines und groß angelegte Experimente und bringt Modelle in den produktiven Einsatz. Gemeinsam mit der Forschung werden neue Verfahren in skalierbaren, produktionsreifen Code überführt. Weitere Schwerpunkte sind Trainings- und Inferenzleistung, interne Werkzeuge, Evaluation und Experimentverfolgung. Die Arbeit betrifft die zentrale Modellqualität und Kosteneffizienz statt Nebenprojekte und bietet direkten Einfluss auf Produkt und Roadmap in einem kleinen, erfahrenen Team mit Forschungs- und Engineering-Schwerpunkt.
Modelldestillation
Modelldestillation · erforderlichPraktische Erfahrung mit Modelldestillation für LLMs oder andere neuronale Netze wird vorausgesetzt.
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- ML-Frameworks · erforderlich
Erfahrung mit PyTorch oder JAX sowie modernen ML-Werkzeugen wird vorausgesetzt.
- Trainingsexperimente · erforderlich
Sicherheit bei Experimenten auf Multi-GPU-Systemen oder verteilten Systemen wird erwartet.
- Inferenzoptimierung · von Vorteil
Erfahrung mit Inferenzoptimierung, beispielsweise Quantisierung, Pruning oder Kernels, ist erwünscht.
- Sprachmodellevaluation · von Vorteil
Vertrautheit mit der Evaluation von Sprachmodellen ist erwünscht.
- ML-Frameworks · 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 entwirft und implementiert Knowledge-Distillation-Pipelines, etwa mit Teacher–Student-Verfahren, Self-Distillation oder mehreren Teacher-Modellen.
- Große Foundation-Modelle werden zu kleineren, schnelleren und kostengünstigeren Inferenzmodellen destilliert und in den produktiven Einsatz gebracht.
- Groß angelegte Trainingsexperimente werden durchgeführt und analysiert, um Zielkonflikte zwischen Qualität, Latenz und Kosten zu bewerten.
- In Zusammenarbeit mit der Forschung werden neue Destillationsideen in produktionsreifen Code überführt.
- Die Trainings- und Inferenzleistung wird hinsichtlich Speicherbedarf, Durchsatz und Latenz optimiert.
- Die Rolle entwickelt interne Werkzeuge, Evaluationsframeworks und die Experimentverfolgung mit.
- Optional sind Beiträge zu Open-Source-Modellen, Werkzeugen oder Forschung möglich.
Das solltest du mitbringen
Praktische Erfahrung mit Modelldestillation für LLMs oder andere neuronale Netze ist erforderlich. Erfahrung in jungen oder schnelllebigen Start-ups ist erwünscht.
Erforderlich7 Punkte
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning oder Deep Learning werden vorausgesetzt.
- Praktische Erfahrung mit Modelldestillation für LLMs oder andere neuronale Netze wird vorausgesetzt.
- Ein solides Verständnis von Trainingsdynamik, Verlustfunktionen und Optimierung wird vorausgesetzt.
- Erfahrung mit PyTorch oder JAX sowie modernen ML-Werkzeugen wird vorausgesetzt.
- Sicherheit bei der Durchführung von Experimenten auf Multi-GPU-Systemen oder verteilten Systemen wird erwartet.
- Erwartet wird die Fähigkeit, Zielkonflikte zwischen Modellqualität und Leistung fundiert abzuwägen.
- Eine pragmatische Haltung mit Fokus auf produktive Bereitstellung statt ausschließlich auf Publikationen wird erwartet.
Von Vorteil5 Punkte
- Erfahrung mit der Destillation von LLMs oder großen Sequenzmodellen ist erwünscht.
- Erfahrung mit Inferenzoptimierung, beispielsweise Quantisierung, Pruning oder Kernels, ist erwünscht.
- Vertrautheit mit der Evaluation von Sprachmodellen ist erwünscht.
- Open-Source-Beiträge oder Forschungspublikationen sind erwünscht.
- Erfahrung in Start-ups in einer frühen Entwicklungsphase oder mit hohem Veränderungstempo ist erwünscht.
So ist Remote hier geregelt
- Remote
Das Arbeitsumfeld unterstützt Remote-Arbeit und setzt vorrangig auf asynchrone Zusammenarbeit.
Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: weltweit.
Das wird angeboten
- Angeboten werden eine Vergütung und eine Unternehmensbeteiligung.
- Die Rolle bietet hohe Eigenverantwortung und direkten Einfluss auf Produkt und Roadmap.
- Die Zusammenarbeit erfolgt in einem kleinen, erfahrenen Team mit ausgeprägter Forschungs- und Engineering-Kultur.
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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: 31.10.2026.DE+
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Veröffentlicht: 22.01.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
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