Senior-Ingenieur für Computer Vision

Arbeitszeit: Die Stelle ist in Vollzeit vorgesehen.
Erfahrung: Erforderlich sind mindestens 5 Jahre Erfahrung im Training und Architekturumbau von Diffusionsmodellen sowie praktische IP-Adapter-Erfahrung. Backend-Erfahrung ist von Vorteil.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle entwickelt Computer-Vision-Modelle für fotorealistische und stilisierte Bilder sowie für das Verständnis visueller Inhalte. Sie verantwortet die iterative Modellverbesserung und überführt Forschung und Open-Source-Entwicklungen in eine Roadmap für das ML-Team.

Deine Aufgaben

Generative Modelle für Text2image, Image2image und Video2image sowie IP-Adapter werden für fotorealistische und stilisierte Darstellungen trainiert und feinabgestimmt.
Die Rolle arbeitet mit Bildklassifikatoren, Ranking-Modellen und Modellen zur Bild- und Videobeschreibung, die visuelle Zusammenhänge erfassen.
Aktuelle Computer-Vision-Forschung und Open-Source-Entwicklungen werden verfolgt und in eine Roadmap für das ML-Team übersetzt.
Die Rolle baut den iterativen Modellverbesserungsprozess einschließlich Systemen zur Qualitätsprüfung der Computer-Vision-Ergebnisse auf und verantwortet ihn.
Die Inferenzleistung wird durch Diffusionsoptimierung, Quantisierung sowie Arbeiten auf Kernel- und Framework-Ebene verbessert.
Optional trainiert die Rolle multimodale KI-Begleiter, die Computer Vision und NLP für ein tieferes visuelles Verständnis verbinden.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens 5 Jahre Erfahrung im Training von Diffusionsmodellen und in der Änderung ihrer Architekturen.
Die Bibliotheken diffusers und transformers müssen sicher beherrscht werden.
Praktische Erfahrung mit IP-Adaptern wird vorausgesetzt.

Von Vorteil

Erfahrung im Backend-Engineering mit Python, Go und C# sowie Kenntnisse skalierbarer Deployment-Systeme sind von Vorteil.
Kenntnisse im Flow-Matching-Training und in der Destillation von Diffusionsmodellen sind wünschenswert.
Kenntnisse in DPO und anderen Text2image-Fine-Tuning-Ansätzen sind wünschenswert.
Kenntnisse im Text2video- und CLIP-Fine-Tuning sind wünschenswert.
Erfahrung mit multimodalen LLMs ist wünschenswert.
Ein Hintergrund im NLP-/LLM-Training und in der Chatbot-Entwicklung ist wünschenswert.

So ist Remote hier geregelt

Die Stelle bietet Remote-Arbeit in Vollzeit.

Das wird angeboten

Der Urlaub umfasst 28 Kalendertage pro Jahr. Zusätzlich stehen jährlich 7 freie Wellness-Tage für Haushaltsangelegenheiten oder Erholung ohne Krankmeldung zur Verfügung.
Für erfolgreiche Personalempfehlungen werden Prämien von bis zu 5.000 US-Dollar angeboten.
Für berufliche Weiterbildungen, internationale Konferenzen und Treffen werden 50 % der Kosten übernommen. Für Englischunterricht gibt es einen Firmenrabatt.
Gesundheitsleistungen werden angeboten. Besteht kein Anspruch auf die betriebliche Krankenversicherung, werden gemäß den Abrechnungen bis zu 1.000 US-Dollar brutto pro Jahr und Beschäftigtem für eine selbst abgeschlossene Krankenversicherung oder Arztkosten für die eigene Person, Ehepartner und Kinder erstattet.
In Büros oder Coworking-Standorten wird ein ausgestatteter Arbeitsplatz einschließlich Tisch, Stuhl und WLAN bereitgestellt.
An anderen Standorten werden gemäß den Abrechnungen einmal alle 3 Jahre Arbeitsplatzkosten bis zu 1.000 US-Dollar brutto erstattet. Der Betrag kann während dieser 3 Jahre für Coworking-Miete oder die Ausstattung des Heimarbeitsplatzes einschließlich Schreibtisch, Stuhl und Internet verwendet werden.
Ein internes spielerisches Anerkennungssystem ermöglicht Prämien von Kollegen, die gegen Firmenartikel, Teambuilding-Aktivitäten oder Massagegutscheine eingetauscht werden können.

So läuft die Bewerbung

Die anfängliche Vergütung oder Vergütungsspanne wird Bewerbenden während des Auswahlverfahrens und vor Beschäftigungsbeginn mitgeteilt.

Veröffentlicht: 15.06.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.