Founding ML Researcher

Base Compute ist ein KI-Inferenzlabor. Unsere Mission ist es, AGI auf Geräten zu bringen. Wir glauben an eine Welt, in der jeder Zugang zu Intelligenz hat: schnell, privat und immer verfügbar auf Ihrem Gerät. Wir bauen die Infrastruktur für die nächste Generation von On-Device-KI, von Optimierungen auf Siliziumebene bis hin zu verteilten Inferenzsystemen. Wir arbeiten an schwierigen Problemen an der Schnittstelle von Inferenz-Effizienz, Modellintelligenz und autonomer Forschung.

Wir suchen einen ML-Forscher, der an der Spitze der On-Device-KI arbeitet. Diese Rolle ist für jemanden, der Probleme und Potenziale identifiziert, Experimente entwirft und durchführt und Erkenntnisse ableitet, die in reale Leistung übersetzt werden.

Sie werden erheblichen Einfluss auf unsere Forschungsagenda haben und direkten Einfluss auf die technischen Entscheidungen des Unternehmens ausüben.

Was Sie bearbeiten werden:

• Inferenzforschung: Identifizierung und Validierung neuer Ansätze zur Effizienz auf Geräten, einschließlich spekulativer Dekodierungsvarianten, neuartiger Quantisierungsschemata und völlig neuer Techniken, die noch entdeckt werden müssen.
• Modellrouting-Forschung: Aufbau der Intelligenz, die entscheidet, wie Anfragen zwischen On-Device- und Frontier-API-Modellen bedient werden.
• Autoresearch-Pipelines: Entwurf von Systemen, die autonom Forschungsideen erkunden, hypothesieren und bewerten können, um unseren F&E-Zyklus zu beschleunigen.
• Evaluierungen und Benchmarks: Entwicklung rigoroser Evaluierungen, die die Leistung in der realen Welt messen, außerhalb sauberer akademischer Umgebungen.

Was wir suchen:

• PhD in ML oder gleichwertige Erfahrung in der Industrie.
• Tiefes Verständnis von LLM-Architekturen und den Prinzipien der KI-Inferenz.
• Expertise in einem relevanten Thema, wie spekulative Dekodierung, Quantisierungstheorie, Modell-Destillation, Verstärkendes Lernen.
• Eine Erfolgsbilanz bei der Produktion von Ergebnissen, auf denen andere aufbauen: Forschungsarbeiten, Open-Source-Projekte oder Blogbeiträge, die neuartige Ideen beweisen.
• Gute Kommunikation: die Fähigkeit, komplexe Ideen einfach zu erklären, ehrliches Feedback zu geben und Ergebnisse auf reproduzierbare Weise zu dokumentieren.

Nice-to-haves:

• Vertrautheit mit GPU- und Beschleunigerarchitekturen sowie Kernel-Optimierung (CUDA, ROCm, Metal, Triton usw.).
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen unter On-Device-Bedingungen (Speicherbandbreite, Latenzbudgets und thermische sowie Leistungsgrenzen).

Was wir bieten:

• Eigenkapital im Gründungsteam und ein starkes Grundgehalt.
• Direkten Einfluss auf die technische Richtung: Ihre Ideen werden den Fahrplan gestalten.
• Arbeiten an wirklich schwierigen Problemen, die noch nicht gelöst wurden.
• Kleines Team, schnelle Iteration, geringe Bürokratie.

Standort: Das Team hat seinen Sitz in Melbourne und Berlin und arbeitet an den meisten Tagen persönlich im Büro. Wir verlangen gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse, da das Team über Zeitzonen hinweg zusammenarbeitet.