Principal Machine Learning Engineer - Generative AI (m/w/d)
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About the role
Unternehmen
Unser Kunde ist ein hochmodernes Forschungs- und Entwicklungsunternehmen im Bereich KI und sucht einen herausragenden Principal Machine Learning Engineer (m/w/d) mit Spezialisierung auf Generative AI. Diese Position ist vollständig remote angesiedelt und bietet Ihnen die Flexibilität, von überall aus an bahnbrechenden Projekten mitzuwirken.
Aufgaben & Verantwortlichkeiten
- Als führender Experte auf diesem Gebiet sind Sie für die Konzeption, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher generativer KI-Modelle verantwortlich, die neue Maßstäbe setzen.
- Ihre Hauptaufgabe besteht darin, innovative Ansätze für Textgenerierung, Bildsynthese, Codeerzeugung oder andere generative Aufgaben zu entwickeln und diese in skalierbare Produktionssysteme zu überführen.
- Sie leiten komplexe Machine-Learning-Projekte, führen das Team und sind maßgeblich an der Forschung und Entwicklung neuer Algorithmen und Architekturen beteiligt.
- Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern zusammen, um die Vision des Unternehmens im Bereich Generative AI voranzutreiben.
- Die Optimierung von Modellleistung, die Durchführung von A/B-Tests und die Gewährleistung der Robustheit und Skalierbarkeit der entwickelten Lösungen sind zentrale Aspekte Ihrer Tätigkeit.
- Sie publizieren Forschungsergebnisse, präsentieren auf Konferenzen und tragen zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung des Feldes bei.
Anforderungen
- Ein abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet ist zwingend erforderlich.
- Fundierte und nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von generativen KI-Modellen (z.B. GANs, VAEs, Transformer, Large Language Models) ist vorausgesetzt.
- Tiefgreifende Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und deren Ökosystemen sind unerlässlich.
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Big-Data-Technologien sowie Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) sind notwendig.
- Sie verfügen über starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten, gepaart mit einer kreativen und innovativen Denkweise.
- Ausgeprägte Führungsqualitäten und die Fähigkeit, technische Teams zu inspirieren und zu leiten, sind entscheidend.
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch sind für die Zusammenarbeit in einem globalen und remote arbeitenden Team unerlässlich.
Bewerbung
Wenn Sie zu den führenden Köpfen im Bereich Generative AI gehören und die Zukunft der künstlichen Intelligenz mitgestalten möchten, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung. Nutzen Sie die Chance, in einem hochinnovativen Umfeld an der Spitze der technologischen Entwicklung zu arbeiten und Ihre Expertise voll einzubringen.
Requirements
- Fundierte und nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von generativen KI-Modellen (z.B. GANs, VAEs, Transformer, Large Language Models)
- Tiefgreifende Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und deren Ökosystemen
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure)
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten
- Kreative und innovative Denkweise
- Ausgeprägte Führungsqualitäten und die Fähigkeit, technische Teams zu inspirieren und zu leiten
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
Responsibilities
- Konzeption, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher generativer KI-Modelle
- Entwicklung innovativer Ansätze für Textgenerierung, Bildsynthese, Codeerzeugung oder andere generative Aufgaben und deren Überführung in skalierbare Produktionssysteme
- Leitung komplexer Machine-Learning-Projekte
- Führung des Teams
- Beteiligung an der Forschung und Entwicklung neuer Algorithmen und Architekturen
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern
- Optimierung von Modellleistung
- Durchführung von A/B-Tests
- Gewährleistung der Robustheit und Skalierbarkeit der entwickelten Lösungen
- Publikation von Forschungsergebnissen
- Präsentation auf Konferenzen
- Beitrag zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung des Feldes
Skills
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