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Senior-Forschungsingenieur für maschinelles Lernen und generative Medien
Die Rolle verantwortet das gesamte Post-Training von Bild- und Videomodellen mit offenen Modellgewichten. Eigene Fine-Tunes und Adapter sollen allgemeine Frontier-Modelle schrittweise bei Fotorestaurierung, Frisuren, konsistenten Charakteren und charakteristischen Stilen ersetzen. Grundlage sind intern kuratierte Datensätze, eine interne Evaluierungsumgebung und die Bereitstellung im Produktivbetrieb. In direkter Zusammenarbeit mit den Gründern gestaltet die Rolle die Vorgehensweise für das Post-Training. Die daraus entstehenden Funktionen erreichen mindestens 1.000.000 Kreative; Trainingsläufe dieser Woche sollen bereits im nächsten Monat im App Store verfügbar sein.
DE+
DE+Remote in mehreren Ländern · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Kanada oder Deutschland oder Vereinigtes Königreich oder Italien oder Türkei oder Ukraine oder Vereinigte Staaten.
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- Post-Training · Aufgabe
Die Rolle verantwortet das Post-Training offener Bild- und Videomodelle vollständig vom Datensatz über das Fine-Tuning bis zur Produktfunktion für mindestens 1.000.000 Kreative.
- Modelladapter · Aufgabe
Eigene Fine-Tunes und Adapter offener Modelle der Klasse Flux, Wan und Qwen ersetzen schrittweise die bisherigen allgemeinen Frontier-Modelle.
- Modellevaluation · Aufgabe
Die eigenen Modellanpassungen werden auf intern kuratierten Datensätzen trainiert, in einer internen Evaluierungsumgebung geprüft und im Produktivbetrieb bereitgestellt.
- Post-Training · Aufgabe
- Gehalt
- Kein Gehalt angegeben
- Umfang
- Befristet
- Erfahrung
- Senior
Deine Aufgaben
- Die Rolle verantwortet das Post-Training offener Bild- und Videomodelle durchgängig vom Datensatz über das Fine-Tuning bis zur Funktion für mindestens 1.000.000 Kreative. Trainingsläufe dieser Woche sollen im nächsten Monat im App Store verfügbar sein.
- Sie ersetzt allgemeine Frontier-Modelle schrittweise durch eigene Fine-Tunes und Adapter offener Modelle der Klasse Flux, Wan und Qwen für Fotorestaurierung, Frisuren, konsistente Charaktere und charakteristische Stile.
- Sie trainiert die Modelle auf intern kuratierten Datensätzen, evaluiert sie in der internen Evaluierungsumgebung und bringt sie in den Produktivbetrieb.
- Sie arbeitet direkt mit den Gründern zusammen und legt fest, wie das Post-Training umgesetzt wird.
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DERemote aus Deutschland · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Deutschland. · Die Tätigkeit ist vollständig remote möglich; alternativ steht ein Büro in Berlin zur Verfügung. Die Kommunikation erfolgt asynchron.
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Veröffentlicht: 12.09.2026 · Quelle geprüft: 06.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.