ML Engineer, Agents & Reasoning

Ihre Mission ist es, agentische KI-Systeme zu entwickeln, die in realen Materialentdeckungs-Workflows planen, handeln und argumentieren. Die meisten Agentensysteme leben in sauberen Umgebungen: Browsern, Codebasen oder synthetischen Benchmarks. Bei Dunia müssen Agenten über die chaotische Realität nachdenken: Experimente, die fehlschlagen, Daten, die sich widersprechen, und physikalische Systeme, die sich nicht sauber zurücksetzen. Als ML Engineer, Agents & Reasoning bauen Sie die Systeme, die es der KI ermöglichen, verantwortungsbewusst in dieser Realität zu handeln.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Entwicklung agentischer Entscheidungsfindungssysteme für die Entdeckung
• Entwurf und Implementierung agentischer Systeme, die planen, argumentieren und in Materialentdeckungs-Workflows handeln
• Entwicklung von Agenten, die über Experimente, Simulationen und wissenschaftliche Datensätze operieren und nächste Aktionen unter Unsicherheit auswählen
• Definition, wie Autonomie festgelegt wird, wann Menschen im Prozess bleiben und wie Entscheidungen eskaliert werden
• Verankerung des Argumentierens in wissenschaftlicher und physikalischer Realität
• Implementierung von Planungs-, Steuerungslogik und unsicherheitsbewusster Entscheidungsfindung, die auf physikalische Systeme zugeschnitten ist
• Kodierung von operationellen, experimentellen und sicherheitsrelevanten Einschränkungen direkt in das Verhalten der Agenten
• Definition von Abbruchkriterien, Rückfallstrategien und Wiederherstellungsmechanismen zur Vermeidung brüchigen Verhaltens
• Umsetzung von Modellen in Aktionen
• Enge Zusammenarbeit mit KI-Forschern, um prädiktive Modelle in Agenten-Workflows einzubetten
• Zusammenarbeit mit Labor-, Automatisierungs- und Softwareteams, um Agenten mit realen Experimenten und Simulationssystemen zu verbinden
• Sicherstellung, dass die Ausgaben der Agenten in ausführbare Aktionen übersetzt werden, nicht nur in Empfehlungen
• Entwicklung von Evaluierungsrahmen, die die Entscheidungsqualität, Lern-Effizienz und Systemverhalten bewerten, nicht nur die Modellgenauigkeit
• Analyse von Fehlerszenarien und Iteration des Systemdesigns basierend auf realen Ergebnissen
• Hilfe bei der Definition dessen, was „gute Entscheidungen“ im Kontext wissenschaftlicher Entdeckungen bedeutet
• Lieferung zuverlässiger, produktionsreifer Systeme
• Übersetzung von Forschungskonzepten in robuste, wartbare ML-Systeme
• Instrumentierung von Agenten mit Protokollierung, Überwachung und Diagnosen für Beobachtbarkeit und Debugging
• Übernahme von Systemen vom Prototyp bis zur Bereitstellung und dem Betrieb

Ihr Profil:

• 4–8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von ML-gesteuerten oder algorithmischen Entscheidungsfindungssystemen in Produktions- oder angewandten Forschungsumgebungen
• Starker Hintergrund in der wissenschaftlichen oder strukturierten Datenmodellierung, anstatt in sprachbasierten Systemen
• Erfahrung in Planung, Steuerung, Optimierung, probabilistischer Argumentation oder Entscheidungsfindung unter Unsicherheit
• Beherrschung moderner ML-Frameworks (z.B. PyTorch, JAX) und starke allgemeine Software-Engineering-Fähigkeiten
• Komfortabel mit der Übernahme von Systemen von Anfang bis Ende, vom Prototyp bis zum zuverlässigen Betrieb
• Fähigkeit, klar über das Verhalten von Systemen in komplexen, teilweise beobachtbaren Umgebungen nachzudenken
• Technisch neugierig, mit Interesse an physikalischen Systemen, Experimenten und realen Einschränkungen
• Klare Kommunikation, die eine effektive Zusammenarbeit zwischen KI, Ingenieurwesen und wissenschaftlichen Teams ermöglicht
• Fließend in Englisch; zusätzliche Sprache wünschenswert

Über uns:

Dunia, was „Welt“ in über 20 Sprachen bedeutet, spiegelt unseren Fokus wider, Technologien zu entwickeln, die globalen Wohlstand liefern. Durch die Kombination von Physik, KI und Automatisierung beschleunigen wir die Materialentdeckung für nächste Generationen von Energie- und Industriesystemen. Unsere Arbeit hilft, Energie zugänglicher und Materialien erschwinglicher und widerstandsfähiger zu machen, während sie umgestaltet, wie Wissenschaft von der Idee zur Wirkung gelangt. Schließen Sie sich uns an, um an Problemen zu arbeiten, bei denen Fortschritt wirklich kumuliert.

Wir streben danach, einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich jeder willkommen und sicher fühlt, sein authentisches Selbst zu sein. Unkonventionelle Karrierewege sind willkommen und geschätzt. Wenn Sie unsere Vision teilen, können Sie sicher sein, dass wir möchten, dass Sie erfolgreich sind. Sie könnten genau der richtige Kandidat für diese oder andere Rollen sein, die noch nicht eröffnet wurden. Kontaktieren Sie uns und folgen Sie uns auf LinkedIn!