Senior LLM Architect: Scalable AI & Distributed Infra

Giotto.ai ist ein in der Schweiz ansässiges KI-Unternehmen, das Intelligenzsysteme für die Schweiz und Europa entwickelt. Unsere Mission ist es, KI-Fähigkeiten aufzubauen, die es der Schweiz und Europa ermöglichen, strategische Unabhängigkeit, kulturelle Identität und Kernwerte zu bewahren, während sie eine weltklasse Leistung in fortgeschrittenen Denkmodellen erreichen. Unsere Forschung hat starke Leistungen bei internationalen Benchmarks wie ARC-AGI gezeigt. Wir bauen nun die nächste Generation von Produktions-KI-Systemen mit Fokus auf Denken, Effizienz und skalierbare Bereitstellung.

Wir suchen einen erfahrenen Ingenieur, der hilft, großangelegte KI-Systeme rund um LLMs, Denkmodelle und verteilte Inferenzinfrastruktur zu entwerfen und zu bauen. Sie werden an zentralen KI-Architekturproblemen arbeiten:

• skalierbare Inferenzsysteme
• verteilte Trainingspipelines
• denkorientierte Modellarchitekturen
• effiziente Bereitstellung und Orchestrierung
• Produktionssysteme für fortgeschrittene KI-Arbeitslasten

Je nach Ihrem Profil können Sie als:

• hochgradig autonomer Senior Individual Contributor
• technischer Leiter für eine zentrale KI-Initiative
• oder Architekt, der die langfristige Richtung unseres KI-Stacks mitgestaltet

Wir schätzen Menschen, die tiefes technisches Urteilsvermögen mit starker Ausführung kombinieren.

Was Sie bearbeiten werden:

• Architektur von produktionsreifen LLM-Systemen
• Entwurf skalierbarer Inferenz- und Trainingsinfrastruktur
• Optimierung der Leistung über GPU- und verteilte Umgebungen
• Aufbau von Systemen rund um Denk- und agentische Workflows
• Verbesserung von Effizienz, Latenz, Zuverlässigkeit und Durchsatz
• Enge Zusammenarbeit mit Forschungsteams, um neueste Ideen in die Produktion zu bringen
• Beitrag zur langfristigen technischen Richtung souveräner KI-Systeme in Europa

Kerntechnologien:

• Python
• PyTorch
• Hugging Face-Ökosystem
• Large Language Models (LLMs)
• vLLM
• Verteilte Systeme
• Ray
• Docker
• Kubernetes

Stark geschätzte Erfahrungen:

• Entwurf oder Betrieb großangelegter LLM-Systeme
• Verteilte Inferenz oder Training im großen Maßstab
• CUDA-Programmierung oder GPU-Optimierung
• Systemleistungsengineering
• Erfahrung mit Modellbereitstellungsinfrastruktur
• Technische Führung bei komplexen KI-Systemen
• Forschungs- oder Ingenieurtätigkeit an Denkmodellen
• Erfahrung in hochleistungsfähigen Ingenieurumgebungen

Ideales Profil:

• 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von ML/NLP-Systemen
• Starke Expertise in Python und PyTorch
• Nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Systemen in der Produktion
• Tiefes Verständnis von Transformer-Architekturen und modernen LLM-Systemen
• Erfahrung mit verteilten Rechenumgebungen
• Komfortabel in schnelllebigen Forschungs- und Produktionsumgebungen
• Starkes Verantwortungsbewusstsein und Fähigkeit, von den Grundprinzipien aus zu arbeiten

Wir schätzen besonders Kandidaten, die schwierige Systeme von Anfang bis Ende gebaut haben und konkret über Kompromisse, Misserfolge, Skalierungsherausforderungen und Ingenieursentscheidungen sprechen können.

Nice to Have:

• PhD in Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Naturwissenschaften
• Erfahrung in erstklassigen KI-Labors oder großen Technologieunternehmen
• Hintergrund in Systemoptimierung oder Infrastrukturengineering
• Wettbewerbsprogrammierung oder Olympiade-Hintergrund (IMO, IOI, IPhO usw.)
• Open-Source-Beiträge in ML-Infrastruktur oder LLM-Tools

Standort & Arbeitsstil:

Wir bieten eine Vollzeitbeschäftigung in der Schweiz. Hybrid-Setup: Remote-Arbeit wird vollständig unterstützt. Das Team trifft sich einmal im Monat im Schweizer Büro. Außergewöhnliche Kandidaten aus anderen Teilen Europas können ebenfalls berücksichtigt werden.

Warum Giotto.ai:

Wir bauen fortschrittliche KI-Systeme mit einem kleinen, hochqualifizierten Team, das sich auf Denken, Effizienz und Souveränität konzentriert. Dies ist eine Gelegenheit, an grundlegenden KI-Infrastruktur- und Architekturproblemen mit bedeutendem technischem Eigentum von Tag eins zu arbeiten.