Senior Product Manager, AI Ecosystems, Frontier AI, DeepMind

Minimum qualifications

• Abschluss in Informatik, einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten, Open-Source-Entwicklerplattformen, SDKs oder Modellsystemen, die auf bedeutenden Fortschritten in Modellen, Algorithmen oder Systemen basieren.

Preferred qualifications

• Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten, Open-Source-Entwicklerplattformen, SDKs oder Modellsystemen, die auf bedeutenden Fortschritten in Modellen, Algorithmen oder Systemen basieren.
• Verständnis der aktuellen Landschaft offener Gewichtungsmodelle und Agenten, einschließlich On-Device- und Cloud-Inferenzstacks, Feinabstimmung und RL-Nachtrainingsabläufen, prozeduralen Lehrplänen, formaler Verifizierung und Open-Source-Entwicklertools.
• Tiefes Verständnis von KI-Grundlagenmodellen, Verstärkungslernen, Nachtrainingstechniken und autonomen Agentensystemen (wie Planung, Werkzeugnutzung, Gedächtnis und Interaktion mit der Umgebung).
• Fähigkeit, über alle relevanten Forschungen zu offenen Gewichtungsgrundlagenmodellen, domänenspezialisierten Varianten, interaktiven RL-Umgebungen, Multi-Agenten-Simulationen und Agenten-Harnessen auf dem Laufenden zu bleiben.

Über die Stelle

Als Produktmanager bei DeepMind sind Sie verantwortlich für die Umsetzung von KI-Forschungsdurchbrüchen in Googles KI-Modelle, Produkte und offene Ökosysteme. Als Produktmanager im Bereich Frontier AI innerhalb von DeepMind arbeiten Sie mit KI-Forschern zusammen, die sich auf Fortschritte in neuen Modellarchitekturen, AGI und Anwendungen wie Agenten und Robotik konzentrieren. Ihre Aufgabe als Produktmanager für KI-Ökosysteme innerhalb von Frontier AI wird es sein, die Strategie und Ausführung unserer offenen Gewichtungsmodelle, spezialisierter Varianten (wie das breitere Gemmaverse-Ökosystem) sowie unserer offenen interaktiven Trainingsumgebungen, Agenten-Harnesse und datenschutzfreundlichen Evaluationssandkästen zu leiten.

Sie werden verstehen, wie Durchbrüche in der Grenzforschung in Ökosysteme offener KI-Systeme übersetzt werden können und einen wirkungsvollen zweiseitigen Kreislauf zwischen der globalen Open-Source-Community und Googles Kernmodellen wie Gemini und Gemma schaffen. Sie helfen Forschungsteams, technische, sicherheitsrelevante und ökosystembezogene Kompromisse zu navigieren, bauen Kooperationen mit den Kernmodellentwicklungsteams auf und arbeiten mit Google-Produktbereichen (wie Cloud, Android, Pixel und Suche) sowie externen Entwicklern, Unternehmen, akademischen Forschern und öffentlichen Institutionen zusammen, um reale Bedürfnisse in den Bereichen On-Device-KI, souveräne und regulierte Arbeitsabläufe, wissenschaftliche Entdeckungen und gesellschaftlichen Nutzen zu adressieren. Neben der Bereitstellung von offenen Gewichtungsmodellvarianten, Trainingsrezepten und interaktiven Umgebungen werden Sie die Entwicklerwerkzeuge, Integrationen von Open-Source-Laufzeiten und die Kommunikationsstrategie entwickeln, damit unsere offenen KI-Systeme eine breite Akzeptanz erreichen und den Branchenstandard setzen.

Künstliche Intelligenz wird eine der transformativsten Erfindungen der Menschheit sein. Bei Google DeepMind sind wir ein Pionierlabor für KI mit außergewöhnlichen interdisziplinären Teams, die sich darauf konzentrieren, die KI-Entwicklung voranzutreiben, um komplexe globale Herausforderungen zu lösen und hochwertige Produktinnovationen für Milliarden von Nutzern zu beschleunigen. Wir nutzen unsere Technologien zum weitreichenden öffentlichen Nutzen und zur wissenschaftlichen Entdeckung und stellen sicher, dass Sicherheit und Ethik immer unsere höchste Priorität haben.

Wir erweitern die Grenzen in mehreren Bereichen. Unsere globalen Teams bieten vielfältige Lernmöglichkeiten und unterschiedliche Karrierewege für diejenigen, die motiviert sind, außergewöhnliche Ergebnisse durch kollektive Anstrengungen zu erzielen.

Verantwortlichkeiten

• Verstehen Sie die Auswirkungen neuer grundlegender Forschungsdurchbrüche – über Modellarchitekturen, Multimodalität, On-Device-Effizienz, Verstärkungslernen, interaktive Umgebungen und trainierbare Agenten-Harnesse – auf unsere Familie offener Gewichtungsmodelle (Gemma-Varianten) und das breitere KI-Ökosystem.
• Aufbau von Kooperationen mit Forschungsteams, Kernmodellentwicklungsteams und Produktteams, um offene Gewichtungsmodellvarianten, Nachtraining- und Mid-Training-Umgebungs-Runtimes sowie modulare Agenten-Harnesse bereitzustellen – wodurch ein zweiseitiger Kreislauf entsteht, in dem Innovationen des Open-Source-Ökosystems direkt das interne Modelltraining und die Produktfähigkeiten beschleunigen.
• Zusammenarbeit mit Google-Produktbereichen und externen Partnern, um Kunden- und gesellschaftliche Bedürfnisse zu verstehen, die am besten durch anpassbare offene Gewichtungsmodelle, On-Device-Bereitstellungen und Evaluations- und Regulierungs-Sandkästen ohne Datenleck erfüllt werden können.
• Aufbau eines florierenden offenen Ökosystems von Entwicklerwerkzeugen, standardisierten Umgebungs-SDKs, formaler Verifizierung und Sicherheitsvorkehrungen sowie Integrationen ab dem ersten Tag mit beliebten Open-Source-Frameworks, Agentenprotokollen und Inferenz-Runtimes.