Responsibilities
- Turn research prototypes into tested, reusable data-generation, training, and evaluation pipelines.
- Build distributed experiment infrastructure for data loading, checkpointing, and collecting agent interactions.
- Profile workloads and improve GPU utilization, memory efficiency, and data throughput.
- Develop tests, experiment-tracking, and debugging tools while preserving research results.
- Collaborate with researchers to translate ideas into robust, maintainable software.
Requirements
- Strong Python skills and hands-on experience with PyTorch, JAX, or a comparable machine-learning framework.
- Experience building and debugging software for model training, inference, or large-scale data processing.
- Understanding of machine-learning experiments and how data, numerical precision, and implementation choices affect results.
- Sound software-engineering practices, including testing, profiling, version control, and documentation.
- Distributed training or data-processing experience with PyTorch distributed, DeepSpeed, or Ray is valuable.
- Familiarity with model-serving, machine-learning, or experiment-tracking tools is a plus; reinforcement-learning systems and multimodal datasets are also useful.
Benefits
- Equity is provided.
- Visa sponsorship is available.
- On-site work in Zurich, Switzerland, or San Francisco, California.
Research Engineer in Zürich Arbeitgeber: Clera
Als Arbeitgeber in einem dynamischen B2B-Startup im Bereich Bautechnologie bietet unser Unternehmen eine inspirierende Arbeitsumgebung in Berlin, die Kreativität und Innovation fördert. Wir legen großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterbildung sowie ein unterstützendes Team, das gemeinsam an der Lösung realer Probleme arbeitet. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einer offenen Unternehmenskultur schaffen wir ein Umfeld, in dem jeder Einzelne einen bedeutenden Beitrag leisten kann.
