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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative AI-Projekte und entwickle multimodale Systeme in einem dynamischen Team.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen im Bereich Computerarchitektur mit Fokus auf Forschung und Entwicklung.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und hinterlasse einen bleibenden Eindruck in der Open-Source-Community.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in multimodalem Lernen und nachweisliche Beiträge zu Open-Source-Projekten.
- Andere Informationen: Vollzeit vor Ort in Zürich mit hervorragenden Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 108000 € pro Jahr.
Wir suchen einen erfahrenen technischen Leiter und Forscher, der unserem neu gegründeten Computer Architecture Innovation Lab beitritt. Diese Rolle konzentriert sich auf multimodale KI-Systeme, das Training und die Inferenz von Modellen in großem Maßstab sowie die enge Zusammenarbeit mit Architektur-, System- und Forschungsteams. Eine starke Open-Source-Erfahrung ist unerlässlich. Kandidaten sollten aktive Mitwirkende oder Maintainer in wichtigen KI-Frameworks oder -Gemeinschaften sein.
Aufgaben:
- Entwurf und Implementierung von End-to-End-Pipelines, einschließlich: Datenvorverarbeitung, verteiltes Training, Evaluierung und Benchmarking.
- Fokus auf Speichereffizienz, Parallelitätsstrategien und Analyse von systemweiten Engpässen zur Optimierung der KI-Leistung.
- Zusammenarbeit mit System-, Hardwarearchitektur- und angewandten Forschungsteams, um Forschung und Produktionssysteme zu verbinden.
- Beitrag zur Entwicklung der Open-Source-Community; Erfahrung als Maintainer oder Committer ist ein großer Vorteil.
- Führung in der Open-Source-Community und realer Einfluss innerhalb der Rolle und des Labors anstreben.
Qualifikationen:
- Kernkompetenz: Tiefe Expertise im multimodalen Lernen mit praktischer Erfahrung im Training großer multimodaler Modelle (LMMs).
- Erfahrung mit effizienter Inferenz und Bereitstellung großer Modelle.
- Nachgewiesene Open-Source-Beiträge, idealerweise zu Projekten wie: HuggingFace Transformers, LLaVA, BLIP-2, InternVL, OpenMMLab, Diffusers.
Technische Fähigkeiten:
- Expertenkenntnisse in PyTorch und/oder JAX; Erfahrung mit großflächigem verteiltem Training und Inferenz.
- Starkes Verständnis der Optimierung der KI-Leistung, einschließlich Speichereffizienz, Parallelitätsstrategien und Analyse von systemweiten Engpässen.
- Fähigkeit, End-to-End-Pipelines zu entwerfen und zu implementieren, einschließlich Datenvorverarbeitung, verteiltem Training und Evaluierung/Benchmarking.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung der Open-Source-Community (Erfahrung als Maintainer/Committer ist ein großer Vorteil).
Forschung und Innovation:
- Starke Publikationsbilanz in erstklassigen KI-Konferenzen (z.B. ACL, EMNLP) und nachgewiesene Fähigkeit, neuartige Architekturen oder Algorithmen vorzuschlagen, Ideen durch rigorose Experimente zu validieren und Forschung und Produktionssysteme zu verbinden.
Hintergrund und Profil:
- PhD plus 8+ Jahre Erfahrung in Informatik, KI oder verwandten Bereichen.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Kommunikation und Dokumentation sowie die Fähigkeit, in funktionsübergreifenden und interdisziplinären Teams zu arbeiten, einschließlich Systeme, Hardwarearchitektur und angewandte Forschung.
Standort und Arbeitsstil:
- Vollzeit vor Ort; Führung in der Open-Source-Community und realer Einfluss sind wichtige Auswahlkriterien.
Technical Leader – AI Systems Architecture Arbeitgeber: European Tech Recruit
Kontaktperson:
European Tech Recruit HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Technical Leader – AI Systems Architecture
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und Projekte, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu AI-Systemarchitekturen und Multimodal-Training übst. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Open Source! Wenn du an Projekten wie HuggingFace oder OpenMMLab gearbeitet hast, bring das zur Sprache. Das zeigt dein Engagement und deine Expertise.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht und du die besten Chancen hast, gesehen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Technical Leader – AI Systems Architecture
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen!: Hebe deine Erfahrungen in der Arbeit mit multimodalen Modellen und Open-Source-Projekten hervor. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur theoretisches Wissen hat, sondern auch praktische Erfahrungen vorweisen kann.
Verwende klare Sprache!: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist, und erkläre technische Konzepte so, dass sie für jeden nachvollziehbar sind.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei European Tech Recruit vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Technical Leaders – AI Systems Architecture vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und recherchiere über das Computer Architecture Innovation Lab. Verstehe, welche Technologien und Frameworks wichtig sind, und überlege, wie deine Erfahrungen dazu passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, spezifische Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Fähigkeiten in multimodalem Lernen und Open-Source-Beiträgen zeigen. Denke an Situationen, in denen du große Modelle trainiert oder Pipelines implementiert hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern.
✨Zeige deine Leidenschaft für Open Source
Da ein starker Open-Source-Hintergrund gefordert ist, solltest du deine Beiträge zu relevanten Projekten hervorheben. Erkläre, wie du zur Community beigetragen hast und welche Auswirkungen deine Arbeit hatte. Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeit, in einem Team zu arbeiten.
✨Stelle Fragen zur Teamdynamik
Bereite einige Fragen vor, die sich auf die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Teams beziehen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team bei der Brücke zwischen Forschung und Produktion sieht, und wie du dabei helfen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und deinem zukünftigen Beitrag.