Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe bahnbrechende ML-Forschung für KI auf Geräten durch und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Base Compute, ein führendes AI-Inferenzlabor mit einer Mission für zugängliche Intelligenz.
- Vorteile: Aktienoptionen, wettbewerbsfähiges Gehalt und Einfluss auf technische Entscheidungen.
- Weitere Informationen: Kleine, agile Teams mit schnellen Iterationen und wenig Bürokratie.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an ungelösten Herausforderungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: PhD in ML oder relevante Forschungserfahrung, tiefes Verständnis von LLM-Architekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Über uns
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 KI auf Geräten, von Optimierungen auf Siliziumebene bis hin zu verteilten Inferenzsystemen. Wir arbeiten an schwierigen Problemen an der Schnittstelle von Inferenzeffizienz, Modellintelligenz und autonomer Forschung.
Die Rolle
Wir suchen einen Gründungs-ML-Forscher, der an der Spitze der KI auf Geräten 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.
Woran Sie arbeiten 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.
- Modellroutingforschung: Aufbau der Intelligenz, die entscheidet, wie Anfragen zwischen Modellen auf Geräten 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 Bewertungen, 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 Einschränkungen auf Geräten (Speicherbandbreite, Latenzbudgets und thermische sowie Leistungsgrenzen).
Was wir bieten
- Eigenkapital 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 starke schriftliche und gesprochene Englischkenntnisse, da das Team über Zeitzonen hinweg zusammenarbeitet.
ML Researcher in Berlin Arbeitgeber: Basecompute
Basecompute bietet eine dynamische Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an vorderster Front der KI-Technologie zu arbeiten und ihre berufliche Entwicklung voranzutreiben. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Eigenverantwortung und kreative Problemlösungen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so ML Researcher in Berlin erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Basecompute anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als ML Researcher bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Basecompute vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Researcher in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Basecompute klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Basecompute vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
