Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Modelle und optimiere deren Leistung in Echtzeit.
- Unternehmen: Führendes KI-Forschungslabor mit einer dynamischen und kreativen Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und schnelle Iterationen in einem unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten mit Top-Experten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Inferenzoptimierung und Hochleistungs-Systemen, idealerweise mit einem technischen Hintergrund.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.
Inworld ist ein produktorientiertes Forschungslabor von führenden KI-Forschern und -Ingenieuren, das erstklassige Echtzeit-Multimodal-Modelle und die einzige Echtzeit-Orchestrierungsplattform entwickelt, die für Tausende von Anfragen pro Sekunde optimiert ist. Wir haben mehr als 125 Millionen US-Dollar von Lightspeed, Section 32, Kleiner Perkins, Microsofts M12-Venture-Fonds, Founders Fund, Meta und Stanford unter anderem gesammelt. Unsere Technologie hat Erfahrungen von Unternehmen wie NVIDIA, Microsoft Xbox, Niantic, Logitech Streamlabs, Wishroll, Little Umbrella und Bible Chat ermöglicht. Wir wurden auch von CB Insights als eines der 100 vielversprechendsten KI-Unternehmen weltweit anerkannt und gehören zu LinkedIns Top 10 Startups in den USA.
Wer wir suchen
Vor einem Jahr gab es kaum zuverlässig funktionierende agentische Systeme und sub-sekündliche multimodale Inferenz in großem Maßstab. Niemand hat hier ein Jahrzehnt Erfahrung. Daher suchen wir keine Lebenslaufvorlagen – wir suchen starke Menschen aus unterschiedlichen Hintergründen, die schnell lernen, in Ungewissheit gedeihen und uns zeigen können, was sie gebaut, kaputt gemacht und verstanden haben.
Erfahrungen, die wir nützlich finden
- Inference Optimization: Tiefes Verständnis moderner Serving-Frameworks und Techniken wie vLLM oder TRT-LLM.
- Model Acceleration: Praktische Erfahrung mit Quantisierung, Destillation, Caching-Strategien, kontinuierlichem Batching, paged attention und spekulativer Dekodierung.
- High-Performance Systems: Kenntnisse in C++, CUDA, Rust oder hochoptimiertem Python. Sie wissen, wie man Code profiliert und jede Leistung aus NVIDIA-GPUs herausholt.
- Distributed Systems & Scaling: Erfahrung mit Kubernetes, Ray, benutzerdefiniertem Load Balancing, Multi-GPU/multi-node Inferenz und zuverlässigem Umgang mit Tausenden gleichzeitiger Verbindungen.
- Öffentliche Arbeiten: Nicht triviale Systemprogrammierungsprojekte, Open-Source-Beiträge zu wichtigen Inferenz-Engines oder tiefgehende technische Berichte.
- Full-cycle ownership: Sie können ein Modell vom Forschungsteam übernehmen, es containerisieren, seine Bereitstellung optimieren und sicherstellen, dass es zuverlässig in der Produktion läuft.
- Hintergrund: PhD in Informatik, Physik, Mathematik oder gleichwertige praktische Erfahrung im Aufbau von Backend- oder ML-Systemen.
- Berufliche Englischkenntnisse: Fließende Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich) sind erforderlich, da Sie täglich mit unseren in den USA ansässigen Führungskräften und Ingenieurteams zusammenarbeiten werden.
Wer hier gedeiht
Sie benötigen keinen Fahrplan, um loszulaufen; Sie sind damit vertraut, eine Richtung zu wählen und die Karte während des Gehens zu erstellen. Sie glauben, dass Engineering nicht abgeschlossen ist, bis es ausgeliefert und stabil ist. Sie haben eine Neigung zu Auswirkungen über rein theoretische Optimierungen. Sie liefern nicht nur Code; Sie beschäftigen sich mit dem Warum. Sie sind der Erste, der eine Architektur in Frage stellt, wenn Sie denken, dass es einen besseren Weg gibt, das Kernproblem der Latenz oder des Durchsatzes zu lösen. Sie sind nicht zufrieden mit "der PM hat es gesagt". Sie gedeihen in tiefem Kontext und möchten die grundlegende Logik hinter jeder Entscheidung, die wir treffen, verstehen.
Wie es ist, hier zu arbeiten
Wir geben Ihnen unklare Probleme und erwarten, dass Sie sie klar machen. Wir schätzen Ingenieure, die sagen: "Ich weiß es noch nicht" und dann den Benchmark oder Prototyp entwerfen, der herausfindet, was es ist. Wir betrachten Leistung, Latenz und Zuverlässigkeit als erstklassige Produktmerkmale, nicht als Box, die vor dem Start abgehakt werden muss. Auswirkungen kommen vor allem anderen, obwohl wir die gemeinsame Arbeit und Open-Source-Beiträge unterstützen, die das Feld voranbringen. Ihre Arbeit sollte sichtbar sein. Flache Struktur, schnelle Iterationen, minimaler Prozessaufwand.
Für Kandidaten, die in Zukunft an eine Umsiedlung in die San Francisco Bay Area interessiert sind, können vollständige US-Visum- und Umsiedlungsunterstützung verfügbar sein, vorbehaltlich der geschäftlichen Bedürfnisse und der geltenden rechtlichen und arbeitsrechtlichen Anforderungen.
Senior / Lead Machine Learning Engineer, Serving Arbeitgeber: Inworld AI
Inworld ist ein herausragender Arbeitgeber, der in einem dynamischen Umfeld von erstklassigen KI-Forschern und Ingenieuren arbeitet. Mit einer Kultur, die Innovation und Eigenverantwortung fördert, bieten wir unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln. Unsere flache Hierarchie und der Fokus auf messbare Ergebnisse schaffen eine Umgebung, in der jeder Beitrag zählt und sichtbar ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior / Lead Machine Learning Engineer, Serving erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Inworld AI auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Inworld AI, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Inworld AI für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Inworld AI zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Inworld AI über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior / Lead Machine Learning Engineer, Serving mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Inworld AI arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Inworld AI vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.