Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die gesamte Post-Training-Pipeline für multimodale Modelle und optimiere deren Qualität.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das bahnbrechende Technologien im Bereich Bild- und Videokreation entwickelt.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Reisekostenerstattung und ein unterstützendes Teamumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Forschung und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kreativität mit fortschrittlichen generativen Modellen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Post-Training für generative Modelle und starke PyTorch-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Black Forest Labs
Wir sind das Team hinter Latent Diffusion, Stable Diffusion und FLUX – grundlegende Technologien, die verändert haben, wie die Welt Bilder und Videos erstellt. Unsere Modelle treiben die Werkzeuge an, die von Millionen von Kreativen, Entwicklern und Unternehmen weltweit genutzt werden, und FLUX gehört zu den fortschrittlichsten generativen Systemen der Welt. Mit Hauptsitz in Freiburg, Deutschland, und einer wachsenden Präsenz in San Francisco, wachsen wir schnell, während wir uns treu bleiben: Forschungsexzellenz, offene Wissenschaft und der Aufbau von Technologien, die die menschliche Kreativität erweitern.
Warum diese Rolle
Post-Training ist der Punkt, an dem ein Grundmodell zu einem Produkt wird. In dieser Rolle sind Sie für die gesamte Post-Training-Pipeline unserer multimodalen Modelle verantwortlich – von der Datenstrategie und Belohnungsmodellierung bis hin zur Präferenzoptimierung, Destillation und Sicherheitstuning – über Bilder, Bearbeitung und Video hinweg. Sie werden messbare Fortschritte in der Modellqualität vorantreiben, die Infrastruktur aufbauen, die es dem gesamten Forschungsteam ermöglicht, schnell zu iterieren, und den Stand der Technik in dem, was es bedeutet, ein generatives Modell an menschlichen Absichten auszurichten, vorantreiben.
Woran Sie arbeiten werden
- Die gesamte Post-Training-Pipeline end-to-end besitzen – von der Datensammlung und Belohnungsmodellierung über Feinabstimmung, Präferenzoptimierung, Destillation, Sicherheitstuning, Bewertung und Bereitstellung.
- Techniken über den gesamten Post-Training-Stack vorantreiben: SFT, RLHF, RLAIF, DPO, Präferenzlernen und Belohnungsmodellierung, um Modelle mit menschlicher Absicht und ästhetischem Urteil in Einklang zu bringen.
- Über Modalitäten hinweg arbeiten: Text-zu-Bild, Bildbearbeitung, Multi-Referenz und Video-Post-Training.
- Personalisierungs- und Anpassungsfähigkeiten aufbauen, die es Benutzern ermöglichen, unsere Modelle an ihren eigenen kreativen Stil anzupassen.
- Hochdurchsatz-Fine-Tuning- und Bewertungsinfrastruktur entwerfen und pflegen, um schnelle Iterationen im Forschungsteam zu unterstützen.
- Qualitäts- und Ausrichtungslücken durch rigorose Bewertungen identifizieren und dann durch gezielte Forschung und Ingenieurarbeit schließen.
Was wir suchen
- Sie haben das Post-Training für ein fortschrittliches generatives Modell bis zur Veröffentlichung geleitet (SFT, Präferenzoptimierung (DPO oder RLHF), Destillation, Sicherheitstuning) mit messbaren Qualitätsgewinnen bei menschlichen Präferenzen oder Standardbenchmarks.
- Tiefe Erfahrung über den gesamten Post-Training-Stack, nicht nur in einem Bereich: Belohnungsmodellierung, Präferenzlernen, RLHF/RLAIF und Personalisierung.
- Komfortabel im Arbeiten über Modalitäten hinweg: Text-zu-Bild, Bildbearbeitung, Multi-Referenz und idealerweise Video.
- Starke PyTorch-Flüssigkeit; Sie schreiben Forschungs-Code, auf dem andere aufbauen können.
- Erfahrung mit Destillation (LADD, DMD, Konsistenzmodelle oder ähnliches) oder mit dem Aufbau von Hochdurchsatz-Evaluierungs-Pipelines ist ein großer Vorteil.
- Neigung zum Versenden: messbare Verbesserungen der Modellqualität, die die Benutzer erreichen, nicht nur Papiere.
Wie wir zusammenarbeiten
Wir sind ein verteiltes Team mit echten Büros, die die Menschen tatsächlich nutzen. Je nach Ihrer Rolle werden Sie entweder mindestens 2 Tage pro Woche (oder eine volle Woche alle zwei Wochen) in Freiburg oder SF bei uns sein oder remote arbeiten mit einer monatlichen persönlichen Woche, um verbunden zu bleiben. Wir übernehmen angemessene Reisekosten, um dies zu ermöglichen. Wir denken, dass persönliche Zeit wichtig ist, und wir haben die Dinge so strukturiert, dass sie für alle zugänglich sind. Wir werden besprechen, wie dies für die Rolle während unseres Interviewprozesses aussehen wird.
Alles, was wir tun, basiert auf vier Werten:
- Besessen. Wir sind ein Forschungsinstitut an der Front. Die Wissenschaft muss stimmen, das Verständnis tief, das Produkt schön sein.
- Niedriger Ego. Die Arbeit spricht. Die beste Idee gewinnt, egal wer sie gesagt hat. Anerkennung wird geteilt. Niemand steht über einer Aufgabe.
- Mutig. Wir gehen die ambitionierte Wette ein. Wir versenden, wir warten nicht darauf, dass die Bedingungen perfekt sind.
- Freundlich. Menschen über Politik. Wir behandeln uns gegenseitig mit echter Wärme. Handlung ohne Empathie schafft Chaos.
Wenn sich das nach Arbeit anhört, die Ihnen Freude bereiten würde, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Wie in der Gleichstellungsrichtlinie von Black Forest Labs dargelegt, diskriminieren wir nicht aufgrund von geschützten Gruppenstatus gemäß geltendem Recht.
Member of Technical Staff - Post Training Arbeitgeber: Black Forest Labs Inc.
Black Forest Labs ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten, die die Kreativität der Menschen erweitern. Mit einem starken Fokus auf Forschungsexzellenz und offener Wissenschaft fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während es gleichzeitig individuelle Wachstumschancen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld in Freiburg bietet. Die flexible Arbeitsweise, die persönliche Interaktion und die Werte von Besessenheit, Bescheidenheit, Mut und Freundlichkeit machen Black Forest Labs zu einem attraktiven Ort für talentierte Fachkräfte, die einen bedeutungsvollen Beitrag leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Member of Technical Staff - Post Training erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Unternehmen, die dich interessieren, und besuche deren Karriereseiten regelmäßig. Oft gibt es dort Stellenangebote, die nicht auf großen Jobportalen veröffentlicht werden.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über offene Stellen. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von Möglichkeiten, die man sonst übersehen würde.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor. Informiere dich über das Unternehmen und die Technologien, die sie nutzen. Zeige, dass du wirklich interessiert bist und bereit, einen Beitrag zu leisten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und erhöht deine Chancen, von uns gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Member of Technical Staff - Post Training mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Zeig uns, was du erreicht hast und wie du das in deinem neuen Job umsetzen kannst.
Achte auf Details!:Stelle sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Black Forest Labs Inc. vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Black Forest Labs entwickelt hat, wie Latent Diffusion und Stable Diffusion. Zeige im Interview, dass du die Grundlagen dieser Modelle verstehst und wie sie in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Post-Training für generative Modelle durchgeführt hast. Sei bereit, über die Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und die messbaren Erfolge, die du erzielt hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da das Unternehmen Wert auf Zusammenarbeit legt, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du in einem Team gearbeitet hast. Betone, wie du Ideen geteilt und zur Lösung von Problemen beigetragen hast, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die dir helfen, die Werte und die Kultur von Black Forest Labs besser zu verstehen. Zeige dein Interesse an der Arbeitsweise des Unternehmens und wie du dich in diese Kultur einfügen kannst.