Staff AI Research Engineer - ML Engineering in München

Staff AI Research Engineer - ML Engineering in München

München Vollzeit 61650 - 75350 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen für die Verteidigung und arbeite an spannenden Projekten.
  • Unternehmen: Helsing ist ein führendes Unternehmen im Bereich Verteidigungs-KI mit einer offenen Kultur.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Unterstützung bei Umzug, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit einzigartigen Herausforderungen und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Trage aktiv zum Schutz demokratischer Werte bei und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
  • Qualifikationen: MSc oder PhD in Informatik oder verwandtem Bereich mit Fokus auf maschinelles Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.

Who we are

Helsing is a defence AI company.

Our mission is to protect our democracies.

We aim to achieve technological leadership, so that open societies can continue to make sovereign decisions and control their ethical standards.

As democracies, we believe we have a special responsibility to be thoughtful about the development and deployment of powerful technologies like AI.

We take this responsibility seriously.

We are an ambitious and committed team of engineers, AI specialists and customer-facing programme managers.

We are looking for mission-driven people to join our European teams – and apply their skills to solve the most complex and impactful problems.

We embrace an open and transparent culture that welcomes healthy debates on the use of technology in defence, its benefits, and its ethical implications.

The role

At Helsing, we are pioneering the future of autonomous decision-making for defence.

Our work spans the full AI landscape, including high-volume data processing, RL agent training, and large-scale foundation models.

As a member of a cross-functional team, you will architect and implement the tools and platforms that enable these breakthroughs.

Your focus will be on abstracting complex distributed systems to maximise training throughput and developer velocity.

We are looking for engineers who can navigate the convergence of machine learning and systems engineering to build robust, scalable platforms.

What you will do

  • Extend our highly integrated deep learning frameworks (built on top of Py Torch), making them efficient and easy to use for a wide range of use cases.
  • Scale our current infrastructure and tooling stack to support faster and larger distributed training.
  • Design data strategy to support large scale datasets and efficient storage, ensuring GPUs stay warm.
  • You should apply if you
  • Hold an MSc or Ph D in Computer Science or STEM field, with a focus on Machine Learning and Deep Learning.
  • Have strong software engineering skills in Python and fluency with modern DL frameworks (Py Torch/JAX/Tensor Flow).

You don’t just import libraries; you are comfortable writing custom layers, loss functions, and distributed training loops.

  • Are a clear communicator who can build from complex theoretical concepts and contribute to the company's internal engineering culture.
  • Have a "first-principles" mindset: you enjoy reading the latest AI optimisation blog posts and integrating them into codebases rapidly.
  • You have debugged production ML pipelines and can tell a good war story about finding a subtle numerical or performance issue.

Note: We operate at an intersection where women, as well as other minority groups, are systematically under-represented.

We encourage you to apply even if you don’t meet all the listed qualifications; ability and impact cannot be summarised in a few bullet points.

  • Nice to have
  • You have hands-on experience training models on large-scale GPU clusters, implementing advanced parallelism strategies, and understanding the underlying cross-node communication patterns (NCCL, MPI).
  • You have worked with large-scale datasets made of different modalities. Understanding the tradeoffs in locality, encoding, formats, and streaming strategies.
  • You are proficient with workload orchestrators like Slurm, Kubernetes, or Ray, having used them to schedule and manage complex, concurrent training jobs at scale.
  • You understand GPU architecture at a low level: memory hierarchies, warp execution, and what makes a GPU suited for training versus inference workloads.
  • Join Helsing and work with world-leading experts in their fields
  • Helsing’s work is important. You’ll be directly contributing to the protection of democratic countries while balancing both ethical and geopolitical concerns.
  • The work is unique.

We operate in a domain that has highly unusual technical requirements and constraints, and where robustness, safety, and ethical considerations are vital.

You will face unique Engineering and AI challenges that make a meaningful impact in the world.

  • Our work frequently takes us right up to the state of the art in technical innovation, be it reinforcement learning, distributed systems, generative AI, or deployment infrastructure.

The defence industry is entering the most exciting phase of the technological development curve.

Advances in our field of world are not incremental: Helsing is part of, and often leading, historic leaps forward.

  • In our domain, success is a matter of order-of-magnitude improvements and novel capabilities.

This means we take bets, aim high, and focus on big opportunities.

Despite being a relatively young company, Helsing has already been selected for multiple significant government contracts.

  • We actively encourage healthy, proactive, and diverse debate internally about what we do and how we choose to do it.

Teams and individual engineers are trusted (and encouraged) to practise responsible autonomy and critical thinking, and to focus on outcomes, not conformity.

At Helsing you will have a say in how we (and you!) work, the opportunity to engage on what does and doesn’t work, and to take ownership of aspects of our culture that you care deeply about.

What we offer

  • Competitive salary and VSOP options
  • Relocation support: up to €2,500 and 4 weeks temporary accommodation
  • Learning: €500/£450 yearly allowance
  • Health & wellness: gym membership and mental health support (Nilo. health)
  • Social: regular company events and monthly social allowances
  • Enhanced parental leave: 22 weeks fully paid for primary caregivers & 6 weeks for secondary caregivers
  • Family support: 5 days of paid family emergency leave, 100% remote work option during pregnancy and phased return to work
  • A hands-on onboarding program (affectionately labelled “AI-duction”), in which you will be familiarising yourself with our tools and ML pipelines used across the company.

This is your opportunity to learn our tech stack, explore the company, and learn how we get things done - all whilst working with other AI and engineering teams from day one

These are the core benefits across all locations, there may be additional benefits in certain locations.

Helsing is an equal opportunities employer.

We are committed to equal employment opportunity regardless of race, religion, sexual orientation, age, marital status, disability or gender identity.

Please do not submit personal data revealing racial or ethnic origin, political opinions, religious or philosophical beliefs, trade union membership, data concerning your health, or data concerning your sexual orientation.

#LI-FH1

Helsing's Candidate Privacy and Confidentiality Regime can be found here.

#J-18808-Ljbffr

Staff AI Research Engineer - ML Engineering in München Arbeitgeber: FDE Times

Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze von Daten- und KI-Technologien zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion fördert das Unternehmen eine Kultur, in der jeder Mitarbeiter wachsen und sich weiterentwickeln kann. Die umfassenden Benefits und die Chance, an bedeutenden Projekten mit namhaften Kunden zu arbeiten, machen Databricks zu einem attraktiven Arbeitsplatz für innovative Denker und Problemlöser.

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Kontaktdaten:

FDE Times Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff AI Research Engineer - ML Engineering in München 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 FDE Times anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Staff AI Research Engineer - ML Engineering 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 FDE Times vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff AI Research Engineer - ML Engineering in München mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Deep Learning
Python
PyTorch
JAX
TensorFlow
Software Engineering

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 FDE Times 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 FDE Times 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.