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Staff-Forscher für angewandte KI mit Schwerpunkt agentische Suche

Die Rolle gestaltet eine Suchplattform als Webzugriffsschicht für KI-Systeme, die Informationen eigenständig planen, abrufen, bewerten und verfeinern. Sie verantwortet wesentliche Teile der angewandten KI-Forschung und des Systemdesigns und entwickelt neue Ansätze mit messbarer Wirkung im Produktivbetrieb. Im ersten Jahr übernimmt sie einen konkreten Teil des Suchstacks, etwa Ranking oder iteratives Retrieval. Die Systeme verarbeiten laufend veränderte, unstrukturierte Webdaten unter strengen Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen und bedienen Zehntausende produktiver Workloads rund um die Uhr. Zur Arbeit gehören Retrieval, Ranking und die Extraktion von Textpassagen. Die Rolle arbeitet eng mit Evaluation und Engineering zusammen und unterstützt Forschende sowie Engineers durch Mentoring.

  • EU
    EU

    Remote in Europa · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Europa.

  • +5
    • Python · erforderlich

      Erforderlich sind ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python.

    • ML-Evaluation · erforderlich

      Erforderlich ist Erfahrung im Entwurf von Evaluationsframeworks und Metriken für ML-Systeme.

    • Mehrstufiges Retrieval · Aufgabe

      Die Rolle entwirft und entwickelt mehrstufige Retrieval-Architekturen mit Anfrageverständnis, Umschreiben von Anfragen, Retrieval, Reranking und iterativem Retrieval.

    • LLM-Grounding · Aufgabe

      Die Rolle entwickelt skalierbare Verfahren zur Verankerung von LLMs in Echtzeit-Webdaten und nutzt Vertrauens-, Qualitäts- und Aktualitätssignale, um verlässliche Quellen hervorzuheben.

    • RL-Post-Training · von Vorteil

      Wünschenswert ist Erfahrung mit RL-Post-Training von LLMs oder VLMs.

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.Vergleichswert · pro Jahr
Umfang
Nicht angegeben
Erfahrung
Staff

Deine Aufgaben

  • Die Rolle gestaltet die Forschungsrichtung und das Systemdesign für Retrieval und Ranking. Im ersten Jahr verantwortet sie einen konkreten Teil des Suchstacks, etwa Ranking oder iteratives Retrieval, und entwickelt neue Ansätze mit messbarer Wirkung im Produktivbetrieb.
  • Sie entwickelt agentische Suche von latenzarmer Single-Hop-Suche bis zu komplexer Deep Search mit iterativer Planung, Abfragen, Verfeinerung und Schlussfolgerungen. Mehrstufige Retrieval-Architekturen umfassen Anfrageverständnis, Umschreiben von Anfragen, Retrieval, Reranking und iteratives Retrieval.
  • Sie trainiert Ranking- und Retrieval-Modelle für agentengesteuerte Abläufe unter realen Bedingungen und überführt aktuelle Forschungsergebnisse in den Suchstack und den Produktivbetrieb.
  • Sie leitet Experimente zu Embeddings, Sparse Retrieval, Hybrid Retrieval, Reranking und Kontextkompression und bringt die Ansätze in den Produktivbetrieb.
  • Sie entwickelt skalierbare Verfahren zur Verankerung von LLMs in Echtzeit-Webdaten und nutzt Vertrauens-, Qualitäts- und Aktualitätssignale, um verlässliche Quellen hervorzuheben.
  • Sie definiert gemeinsam mit dem Evaluationsteam neue Metriken für agentische Systeme, deren Korrektheit sich nicht auf Klicks reduzieren lässt.
  • Sie analysiert Zielkonflikte zwischen Relevanz, Latenz und Kosten und arbeitet mit dem Engineering an der Bereitstellung von Systemen im Webmaßstab.
  • Sie begleitet Forschende und Engineers durch Mentoring und trägt zur Weiterentwicklung des technischen Niveaus im Team bei.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich9 Punkte

  • Erforderlich sind mindestens 8 Jahre Erfahrung in angewandter KI, maschinellem Lernen oder Softwareentwicklung.
  • Erforderlich sind nachweisbare Erfolge bei der Überführung von ML- oder KI-Systemen in den Produktivbetrieb im großen Maßstab.
  • Erforderlich ist tiefgehende Erfahrung mit Suche, Retrieval, Ranking oder dem Aufbau RAG-basierter Assistenten.
  • Erforderlich ist ein fundiertes Verständnis modernen Deep Learnings, insbesondere von Transformern und Embeddings.
  • Erforderlich ist Erfahrung mit Systemen mit integrierten LLMs oder wissensintensiven Systemen.
  • Erforderlich ist Erfahrung im Entwurf von Evaluationsframeworks und Metriken für ML-Systeme.
  • Erforderlich sind ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python.
  • Erforderlich sind erstklassige Publikationen; genannt werden ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI, EMNLP und ACL.
  • Erforderlich ist die Fähigkeit, in einem schnelllebigen, produktorientierten Umfeld mit hoher Eigenverantwortung und Selbstständigkeit zu arbeiten.

Von Vorteil2 Punkte

  • Wünschenswert ist ein Hintergrund in agentischen KI-Systemen, einschließlich Agenten, Werkzeugnutzung und autonomen Arbeitsabläufen.
  • Wünschenswert ist Erfahrung mit RL-Post-Training von LLMs oder VLMs.

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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: 01.11.2026.Vergleichswert · pro Jahr
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Veröffentlicht: 04.11.2026 · Quelle geprüft: 05.11.2026.

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