Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende KI-Modelle für Bild- und Videoerstellung und leite ein kleines Forschungsteam.
- Unternehmen: GenPeach AI, ein innovatives Forschungsunternehmen mit Fokus auf multimodale KI-Modelle.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und Visa-Sponsoring.
- Weitere Informationen: Hohe Eigenverantwortung und schnelle Iteration in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit einem talentierten Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in KI-Forschung und starke Python/PyTorch-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 85500 - 104500 € pro Jahr.
GenPeach AI ist ein produktorientiertes Forschungslabor, das vertikale multimodale Fundamentmodelle für hyperrealistische menschliche Generierung in Bildern und Videos entwickelt – entworfen für emotional resonante, menschenzentrierte KI-Erlebnisse. Unser Ziel ist es, Werkzeuge zu schaffen, die die menschliche Kreativität unterstützen, anstatt sie zu ersetzen. Wir trainieren Modelle von Grund auf: proprietäre Datensätze in großem Maßstab, neuartige Architekturen und Trainingsrezepte, große GPU-Cluster und enge Produktintegration, damit Forschung schnell zu den Nutzern gelangt.
Wir suchen einen außergewöhnlichen AI Research Scientist, der die nächste Generation von GenPeach AI Fundamentmodellen leitet. Dies ist eine Leadership IC-Rolle: Sie werden die Forschungsrichtung durch praktische Experimente gestalten, technische Entscheidungen über den gesamten Stack hinweg leiten und eine kleine Gruppe von Forschern betreuen, während Sie eng mit den Gründern zusammenarbeiten.
In dieser Rolle werden Sie:
- Groß angelegte Diffusionsmodelle für die Bild- und Videoerzeugung co-designen und trainieren
- Trainingsrezepte (Vortraining, Nachtraining, Kontrolle, Präferenzabstimmung, wo relevant) entwickeln und iterieren, um neue Modellfähigkeiten freizuschalten
- Strenge Ablationen durchführen: isolieren, was funktioniert, warum es funktioniert, und Ergebnisse klar kommunizieren, um Entscheidungen über den Fahrplan zu treffen
- Über Geschwindigkeits-/Qualitäts-/Kostenabwägungen nachdenken und technische Entscheidungen treffen, die die Trainingseffizienz und Produktionsqualität erheblich beeinflussen
- Dataset-Strategie beeinflussen und beitragen: Kurationssignale, Filterung, Bewertungen und Feedbackschleifen aus dem Produkt
- Mit Engineering/Produkt zusammenarbeiten, um Forschung zu produzieren (Servierungsbeschränkungen, Stabilität, Überwachung, schnelle Iteration)
- Ein kleines Team von Forschern durch Code, Reviews und Forschungsdisziplin betreuen und die Standards erhöhen
Sie könnten in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:
- 5+ Jahre Erfahrung in der Forschung zu Deep Learning / angewandter KI haben
- Stark in Python und PyTorch sind und sich wohl fühlen, Forschungs-Code zu besitzen, der produktionskritisch wird
- Praktische Erfahrung im Training und Debugging von Fundamentmodellen haben
- Schnell mit gutem Geschmack arbeiten können: Sie priorisieren die wichtigen Experimente und treffen Entscheidungen mit unvollständigen Informationen
- Forschung klar kommunizieren können – durch Schreiben, Diagramme, Ablationen und prägnante Erkenntnisse
- Über Ihre Stellenbeschreibung hinaus Verantwortung übernehmen, wenn nötig
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- 5+ Jahre Erfahrung in der KI-Forschung / Deep Learning
- Ausgezeichnetes Verständnis moderner generativer Modellierung
- Starke Softwarefähigkeiten: Python + PyTorch
- Nachgewiesene Fähigkeit, Projekte eigenständig von Anfang bis Ende zu leiten
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung im Training großer Diffusions-/Flussmodelle für Bild/Videos
- Erfahrung im Training im großen Maßstab (Multi-Node, Hunderte von GPUs)
- Erfahrung im Entwerfen von Modellarchitekturen oder Kerntrainingselementen
- Veröffentlichungen in führenden Fachzeitschriften oder gleichwertige Forschungsauswirkungen
- Erfahrung in der technischen Leitung (als IC): Mentoring, Festlegung der Forschungsrichtung, Verbesserung der Teamausführung
Was diese Rolle einzigartig macht:
- Entwicklung von Bild-/Videomodellen von Grund auf: Daten, Architektur, Training, Nachtraining, Produktion
- Hohe Eigenverantwortung und schnelle Iteration in einem schlanken Team
- Zusammenarbeit zwischen Forschung und Technik mit minimalem Prozessaufwand
- Die Möglichkeit, auf der globalen Bühne der Qualität von Fundamentmodellen zu konkurrieren und Ergebnisse öffentlich zu veröffentlichen
Wie wir arbeiten:
- Hohe Eigenverantwortung und Rechenschaftspflicht
- Direkte, egoarme Kommunikation
- Neigung zur Wirkung: messen, um zu iterieren, um zu versenden
- Hohe technische Standards und Forschungsdisziplin
Logistik:
- Standort: Zürich (Schweiz) oder Warschau (Polen) – vor Ort oder hybrid
- Vergütung: wettbewerbsfähiges Gehalt + bedeutendes Eigenkapital
- Interviewprozess: schneller Screening-Prozess, Forschungsrunde, technische Runde (praktisch + Systeme), Teamfit/Werte
Was wir anbieten:
- Visumsponsoring (wo zutreffend); wir werden uns bemühen, Sie in die Schweiz oder nach Polen zu versetzen, wenn gewünscht
- Remote-freundlich: vollständig remote, hybrid oder vor Ort aus unseren Hubs
- Regelmäßige Offsites und persönliche Veranstaltungen zur Zusammenarbeit und Vernetzung
- Flexible PTO
Founding Member of Technical Staff – AI Research Scientist (Image/Video Foundation Models) in Zürich Arbeitgeber: GenPeach AI
GenPeach AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der technisches Talent geschätzt wird. Mit einem tief technischen Team und der Möglichkeit, an bahnbrechenden multimodalen Modellen zu arbeiten, fördern wir eine Kultur des Experimentierens und der schnellen Iteration. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, regelmäßigen Teamevents und der Chance, direkt an der Entwicklung von KI-Technologien zu arbeiten, die die Kreativität der Menschen unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Founding Member of Technical Staff – AI Research Scientist (Image/Video Foundation Models) in Zürich 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 GenPeach AI anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Founding Member of Technical Staff – AI Research Scientist (Image/Video Foundation Models) 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 GenPeach AI vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Founding Member of Technical Staff – AI Research Scientist (Image/Video Foundation Models) in Zürich mit Bravour zu bestehen
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 GenPeach AI 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 GenPeach AI 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.
