AI Research Engineer - Foundation Models

Helsing ist ein Verteidigungs-AI-Unternehmen. Unsere Mission ist es, unsere Demokratien zu schützen. Wir streben technologische Führerschaft an, damit offene Gesellschaften souveräne Entscheidungen treffen und ihre ethischen Standards kontrollieren können. Als Demokratien glauben wir, dass wir eine besondere Verantwortung haben, über die Entwicklung und den Einsatz leistungsstarker Technologien wie AI nachzudenken. Wir nehmen diese Verantwortung ernst.

Wir sind ein ehrgeiziges und engagiertes Team von Ingenieuren, AI-Spezialisten und kundenorientierten Programmmanagern. Wir suchen nach mission-driven Personen, die sich unseren europäischen Teams anschließen und ihre Fähigkeiten einsetzen, um die komplexesten und wirkungsvollsten Probleme zu lösen. Wir pflegen eine offene und transparente Kultur, die gesunde Debatten über den Einsatz von Technologie in der Verteidigung, deren Vorteile und ethische Implikationen begrüßt.

Bei Helsing definieren wir die Wahrnehmung neu, indem wir grundlegende Intelligenz für die physische Welt aufbauen. Sie werden große Foundational Models erforschen, entwerfen und trainieren, die komplexe multimodale Sensordaten in modernste autonome Fähigkeiten umwandeln. Wir suchen eine Person an der Schnittstelle von AI-Forschung und Machine Learning Engineering mit nachweislicher Erfahrung in LLM/VLM/(multimodalen) Backbones. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf dem Training und der Feinabstimmung von Vision-Language-Modellen auf unseren benutzerdefinierten Datensätzen, um unsere verschiedenen Produkte zu unterstützen. Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus des Modells, von der Datenkuratierung und dem Training bis zur Evaluierung.

Sie sollten sich bewerben, wenn Sie:

• Ein MSc oder PhD in Machine Learning, Informatik oder Mathematik mit Schwerpunkt auf Deep Learning besitzen.
• Theoretisches Verständnis und praktische Erfahrung im Training von Foundational Models (LLMs, VLMs oder anderen großangelegten multimodalen Modellen) von Grund auf oder durch Feinabstimmung haben.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python und Vertrautheit mit modernen DL-Frameworks (PyTorch/JAX) besitzen. Sie importieren nicht nur Bibliotheken; Sie sind in der Lage, benutzerdefinierte Schichten, Verlustfunktionen und verteilte Trainingsschleifen zu schreiben.
• Ein klarer Kommunikator sind, der aus komplexen theoretischen Konzepten aufbauen kann und zur internen Forschungskultur des Unternehmens beiträgt.
• Eine First-Principles-Mentalität haben: Sie lesen gerne die neuesten ArXiv-Papiere und setzen sie schnell in den Code um.

Hinweis: Wir arbeiten an einem Schnittpunkt, an dem Frauen sowie andere Minderheiten systematisch unterrepräsentiert sind. Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle aufgeführten Qualifikationen erfüllen; Fähigkeit und Einfluss können nicht in wenigen Punkten zusammengefasst werden.

Wünschenswert:

• Top-Tier Forschungsnachweis: Sie haben Veröffentlichungen in erstklassigen Konferenzen (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL) verfasst, insbesondere zu Aufmerksamkeitsmechanismen, effizienten Transformatoren oder multimodalem Lernen.
• Erfahrung im Training von Modellen auf großangelegten GPU-Clustern.
• Nachweisliche Erfahrung in der Datenkuratierung, Datenbereinigung, Datenpruning und im Aufbau robuster Datenpipelines für großangelegte Datensätze.

Schließen Sie sich Helsing an und arbeiten Sie mit weltweit führenden Experten auf ihrem Gebiet. Die Arbeit von Helsing ist wichtig. Sie tragen direkt zum Schutz demokratischer Länder bei und berücksichtigen dabei sowohl ethische als auch geopolitische Bedenken. Die Arbeit ist einzigartig. Wir arbeiten in einem Bereich mit äußerst ungewöhnlichen technischen Anforderungen und Einschränkungen, in dem Robustheit, Sicherheit und ethische Überlegungen von entscheidender Bedeutung sind. Sie werden einzigartigen Ingenieur- und AI-Herausforderungen gegenüberstehen, die einen bedeutenden Einfluss auf die Welt haben.

Unsere Arbeit führt uns häufig an die Spitze technischer Innovationen, sei es im Bereich Reinforcement Learning, verteilte Systeme, generative AI oder Bereitstellungsinfrastruktur. Die Verteidigungsindustrie befindet sich in der aufregendsten Phase der technologischen Entwicklung. Fortschritte in unserem Bereich sind nicht inkrementell: Helsing ist Teil von, und oft führend in, historischen Fortschritten.

In unserem Bereich ist Erfolg eine Frage von Größenordnungsverbesserungen und neuartigen Fähigkeiten. Das bedeutet, dass wir Wetten eingehen, hoch zielen und uns auf große Chancen konzentrieren. Trotz unserer relativ jungen Unternehmensgeschichte wurde Helsing bereits für mehrere bedeutende Regierungsverträge ausgewählt.

Wir fördern aktiv gesunde, proaktive und vielfältige Debatten intern darüber, was wir tun und wie wir es tun. Teams und einzelne Ingenieure werden ermutigt, verantwortungsvolle Autonomie und kritisches Denken zu praktizieren und sich auf Ergebnisse zu konzentrieren, nicht auf Konformität. Bei Helsing haben Sie Mitspracherecht, wie wir (und Sie!) arbeiten, die Möglichkeit, sich mit dem, was funktioniert und was nicht, auseinanderzusetzen und Verantwortung für Aspekte unserer Kultur zu übernehmen, die Ihnen am Herzen liegen.

Was wir bieten:

• Ein Fokus auf Ergebnisse, nicht auf Zeitverfolgung
• Wettbewerbsfähige Vergütung und Aktienoptionen
• Umzugshilfe
• Soziale und Bildungszulagen
• Regelmäßige Unternehmensveranstaltungen und All-Hands, um Mitarbeiter als ein Team in ganz Europa zusammenzubringen
• Ein praxisorientiertes Einarbeitungsprogramm (liebevoll „AI-duction“ genannt), in dem Sie sich mit unseren Tools und ML-Pipelines vertrautmachen, die im gesamten Unternehmen verwendet werden. Dies ist Ihre Gelegenheit, unseren Tech-Stack kennenzulernen, das Unternehmen zu erkunden und zu lernen, wie wir Dinge erledigen - alles während Sie von Tag eins an mit anderen AI- und Engineering-Teams arbeiten.

Helsing ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns für Chancengleichheit bei der Beschäftigung unabhängig von Rasse, Religion, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Behinderung oder Geschlechtsidentität ein.