Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle leistungsstarke APIs und bringe Forschungsergebnisse in die Produktion.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich generative KI mit Fokus auf Forschung und Kreativität.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Wachstumschancen und Teamgeist.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das die Zukunft der Bild- und Videoerstellung gestaltet.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Backend-Systemen und API-Architekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € 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. Wir entwickeln die generativen Modelle, die es den Menschen ermöglichen, Bilder und Videos zu erstellen – Werkzeuge, die von Millionen von Kreativen, Entwicklern und Unternehmen weltweit genutzt werden. Unsere FLUX-Modelle gehören zu den fortschrittlichsten der Welt, und wir stehen erst am Anfang. 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
Unser Forschungsteam arbeitet schnell. Modelle verbessern sich wöchentlich. Neue Fähigkeiten entstehen ständig. Was uns verlangsamt, ist nicht die Modellqualität – es ist die Produktionsfähigkeit. Ohne diese Rolle:
- Forschungspunkte sitzen länger, bevor sie nutzbare APIs werden
- Die Inferenz ist langsamer als nötig
- APIs kämpfen unter Last
- Demos spiegeln nicht das wahre Potenzial unserer Modelle wider
Diese Rolle beseitigt das Engpass zwischen Grenzforschung und Produktionsrealität. Nach der Einstellung können Forscher schneller liefern, Demos schneller starten und Kunden erleben die Modelle in ihrer besten Form.
Woran Sie arbeiten werden
- Sie werden die Brücke zwischen Forschungsergebnissen und Produktionssystemen besitzen.
- Forschungspunkte in produktionsbereite Inferenzdienste umwandeln
- Hochleistungs-APIs entwerfen und pflegen, die Millionen von Anfragen bedienen
- Inferenzlatenz und -durchsatz über GPU-Infrastruktur optimieren
- Skalierbare Servierungsarchitekturen aufbauen, die unvorhersehbaren Verkehr bewältigen
- Zuverlässigkeit, Überwachung und Beobachtbarkeit über Modellservierungssysteme verbessern
- Demos prototypisieren und versenden, die neue Fähigkeiten in Tagen, nicht Wochen, präsentieren
- Eng mit Forschern zusammenarbeiten, um schnell von der Idee zum Live-Endpunkt zu gelangen
Werkzeuge & Kontext – Modellservierung & API-Infrastruktur
- Python, FastAPI, asynchrone Systeme
- GPU-Infrastruktur, CUDA, Inferenzoptimierung
- Docker und Kubernetes
- Redis, Postgres, verteilte Aufgabenwarteschlangen
- Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure)
- Beobachtungsstacks (Metriken, Protokollierung, Nachverfolgung)
Diese Rolle umfasst Backend-Systeme, GPU-Leistung und Produktions-ML-Servierung.
Was wir suchen
Sie haben Systeme in bedeutendem Maßstab aufgebaut und betrieben. Sie verstehen den Unterschied zwischen einem Forschungsprototyp und einem Produktionssystem. Sie fühlen sich wohl dabei, durch Unklarheiten zu navigieren, Kompromisse einzugehen und Systeme unter realen Bedingungen zu verbessern. Sie zeigen:
- Starkes Urteilsvermögen in Bezug auf Leistung, Zuverlässigkeit und Kostenkompromisse
- Erfahrung in der Skalierung von APIs oder ML-Systemen unter Last
- Komfort beim Arbeiten in schnelllebigen, forschungsnahen Umgebungen
- Eigenverantwortung vom Systemdesign bis zur Fehlersuche und Bereitstellung
Rollenbezogene Erfahrungen, die wir schätzen:
- Aufbau und Betrieb von ML-Inferenzdiensten in der Produktion
- Entwurf skalierbarer API-Architekturen mit asynchroner Verarbeitung
- Optimierung von GPU-Workloads (Batching, Quantisierung, Kompilierung, CUDA)
- Verwaltung verteilter Systeme und Aufgabenwarteschlangen unter variabler Last
- Implementierung von Überwachung und Beobachtbarkeit für Produktions-ML-Systeme
- Fehlerbehebung von Leistungsengpässen über Modell-, Infrastruktur- und Netzwerkschichten
Bonus-Erfahrungen umfassen:
- Echtzeit- oder latenzarme Inferenzsysteme
- TensorRT, reduzierte Präzision, Layer-Fusion oder Modellkompilierungstechniken
- Frontend-Demo-Tools (Streamlit, Gradio, React)
- CI/CD und automatisierte Tests für ML-Systeme
- Sicherheitsbest Practices für API- und Modellservierung
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 glauben, dass persönliche Zeit wichtig ist, und 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 Grenzforschungslabor. 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 ehrgeizige Wette ein. Wir liefern, wir warten nicht darauf, dass die Bedingungen perfekt sind.
- Freundlich. Menschen über Politik. Wir behandeln uns gegenseitig mit echter Wärme. Handlungsmacht ohne Empathie schafft Chaos.
Jahresgrundgehalt: $180.000–$300.000 USD
Wir sind in Europa ansässig und schätzen Tiefe über Lärm, Zusammenarbeit über Held*innenkultur und ehrliche technische Gespräche über Hype. Unsere Modelle wurden hunderte Millionen Mal heruntergeladen, aber wir sind immer noch ein ~50-köpfiges Team, das lernt, was an der Grenze der generativen KI möglich ist.
Member of Technical Staff - Model Serving / API Backend Engineer Arbeitgeber: BlackForestLabs
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für technische Talente, die an der Spitze der Bild- und Videoerzeugungstechnologie stehen möchten. Mit einem starken Fokus auf Forschung und Entwicklung fördern wir eine Kultur des Experimentierens und der Zusammenarbeit, in der jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und bedeutende Beiträge zu leisten. Unsere Büros in Freiburg bieten nicht nur einen kreativen Raum für Innovation, sondern auch flexible Arbeitsmodelle, die es unseren Mitarbeitern ermöglichen, ihre Work-Life-Balance zu optimieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Member of Technical Staff - Model Serving / API Backend Engineer 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 BlackForestLabs anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Member of Technical Staff - Model Serving / API Backend Engineer 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 BlackForestLabs vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Member of Technical Staff - Model Serving / API Backend Engineer 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 BlackForestLabs 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 BlackForestLabs 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.