Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders)
Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders)

Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders)

Dresden Vollzeit 50000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Fraunhofer IAIS

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und bringe Forschungsergebnisse in die Industrie.
  • Arbeitgeber: Fraunhofer IAIS, führendes Institut für KI-Forschung in Europa.
  • Mitarbeitervorteile: Zugang zu modernster GPU-Infrastruktur, individuelle Entwicklung und spannende Projekte.
  • Andere Informationen: Dynamisches Team, flexible Arbeitszeiten und Förderung von Diversity.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an realen Anwendungen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master in Informatik oder verwandten Bereichen, Programmierkenntnisse in Python und PyTorch.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.

Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln rund 350 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber und unsere Kunden aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Information Integration und Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten.

Die Abteilung NetMedia forscht auf dem Gebiet der multimodalen Deep Learning Verfahren zur Künstlichen Intelligenz (KI), dazu zählen die Forschungsthemen Spracherkennung, Bilderkennung, NLP, Foundation Models und Conversational AI. Die in der Forschung entwickelten Methoden werden in skalierbare und cloudfähige Anwendungssysteme überführt, um diese erfolgreich bei unseren Kunden in den produktiven Einsatz zu überführen.

Hier sorgst Du für Veränderung:

  • Du konzipierst und implementierst (multimodale) Agenten- und Multi-Agentensysteme und überführst diese von der Forschung in produktionsnahe Lösungen für Industrieprojekte.
  • Du entwickelst und optimierst Post-Training-Pipelines für Foundation-Modelle — von Supervised Fine-Tuning (SFT) über Preference Optimization (DPO) bis hin zu Reasoning-Training mit Reinforcement-Learning-basierten Methoden wie GRPO — und evaluierst deren Einsatz in konkreten Anwendungsszenarien.
  • Du passt Foundation-Modelle durch Continual Pre-Training (CPT) gezielt an spezifische Industriesektoren an, etwa Public Sector, Medien oder Mikroelektronik.
  • Du identifizierst und integrierst effiziente Training-Frameworks und -Infrastrukturen (z.B. NeMo-RL, Megatron), um Post-Training-Workflows auf großen GPU-Clustern performant und skalierbar zu gestalten.
  • Du arbeitest eng mit Forschungs- und Anwendungsteams zusammen, um KI-Methoden in die Technologie-Stacks unserer Industriepartner zu integrieren.
  • Du trägst zur Qualitätssicherung bei, indem du systematische Evaluierungs- und Benchmarking-Pipelines für trainierte Modelle entwickelst und pflegst.

Hiermit bringst Du Dich ein:

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik oder einer ähnlichen Fachrichtung mit ausgezeichnetem Abschluss, gerne mit Promotion.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und PyTorch.
  • Vorkenntnisse in den Bereichen Data Science, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, insbesondere ein tiefes Verständnis im Bereich des Maschinellen Lernens.
  • Exzellente analytische Fähigkeiten und Freude an abstraktem Denken und konzeptionellem Arbeiten.
  • Hohe Einsatzfreude sowie die Bereitschaft, zu lernen und sich schnell in neue Sachverhalte einzuarbeiten.
  • Strukturiertes Arbeiten und professionelles Auftreten.
  • Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. auf Niveau C1).
  • Idealerweise Kenntnisse in einer oder mehrerer LLM-Post-Training-Methoden.
  • Idealerweise Kenntnisse in Agentic AI Methoden und Frameworks.

Was wir für Dich bereithalten:

  • Spannende Industrieprojekte an der Schnittstelle von KI-Forschung und Anwendung — du siehst deine Arbeit im produktiven Einsatz bei unseren Partnern.
  • Zugang zu leistungsstarker GPU-Infrastruktur, darunter Multi-GPU-Maschinen sowie ein institutseigenes SLURM-Cluster mit modernen GPUs für effizientes Modelltraining.
  • Förderung deiner individuellen Entwicklung - fachlich wie persönlich.
  • Die Möglichkeit, Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen und in Journals zu veröffentlichen und die wissenschaftliche Community aktiv mitzugestalten.
  • Kollaboratives Teamumfeld in einer der führenden KI-Forschungseinrichtungen Europas.
  • In unserem Institut ist Diversity ein wichtiges, strategisches Ziel: Wir setzen uns aktiv für Chancengleichheit und Vielfalt ein, beginnend mit einem Diversity Training für alle Mitarbeitenden.
  • Vermögenswirksame Leistungen und eine betriebliche Altersvorsorge.
  • Vergünstigungen beim Deutschlandticket.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung.

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne: Roman Teucher

Wir bitten um Verständnis, dass wir aus Datenschutzgründen Bewerbungen, die uns per E-Mail erreichen, nicht berücksichtigen können und diese umgehend gelöscht werden.

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Kennziffer: 84116 Bewerbungsfrist:

Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders) Arbeitgeber: Fraunhofer IAIS

Das Fraunhofer IAIS in Dresden bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der innovative KI-Forschung auf praktische Anwendungen trifft. Mit Zugang zu modernster GPU-Infrastruktur und der Möglichkeit, an spannenden Industrieprojekten zu arbeiten, fördert das Institut aktiv die persönliche und fachliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden. Zudem legt das Unternehmen großen Wert auf Diversität und Chancengleichheit, was ein kollaboratives und unterstützendes Teamumfeld schafft.
Fraunhofer IAIS

Kontaktperson:

Fraunhofer IAIS HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders)

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der KI- und Forschungsbranche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an den neuesten Entwicklungen im Bereich GenAI.

Präsentiere deine Projekte!

Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation, die deine Fähigkeiten in Python, PyTorch und maschinellem Lernen demonstriert. Das macht Eindruck!

Sei bereit für technische Interviews!

Bereite dich auf technische Fragen und Coding-Challenges vor. Übe mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten aufzufrischen und sicherer zu werden.

Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So bist du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle Informationen erhältst, die du brauchst.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Engineer für GenAI mit Fokus auf Post-Training und Agentic AI (all genders)

Programmierkenntnisse in Python
Kenntnisse in PyTorch
Data Science
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz
Analytische Fähigkeiten
Abstraktes Denken
Konzeptionelles Arbeiten
Post-Training-Methoden
Agentic AI Methoden und Frameworks
Strukturiertes Arbeiten
Professionelles Auftreten
Deutschkenntnisse auf Niveau C1
Einsatzfreude
Lernbereitschaft

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Stelle interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.

Betone deine relevanten Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und PyTorch sowie deine Erfahrungen im Bereich KI und maschinelles Lernen klar hervorhebst. Wir wollen wissen, was du kannst und wie du uns unterstützen kannst!

Sei strukturiert und präzise: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und eine logische Reihenfolge, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Weniger ist manchmal mehr!

Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und dir zeitnah Rückmeldung geben.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer IAIS vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und insbesondere den spezifischen Methoden für Post-Training und Agentic AI vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Anwendungen und Herausforderungen kennst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, PyTorch und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder innovative Ansätze entwickelt hast.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich multimodale Deep Learning Verfahren oder wie das Team die Integration von KI-Methoden in Industrieprojekte angeht.

Teamarbeit betonen

Da enge Zusammenarbeit mit Forschungs- und Anwendungsteams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder Kooperationen parat haben. Betone deine Fähigkeit, strukturiert zu arbeiten und wie du zur Qualitätssicherung in einem Team beitragen kannst.

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