Auf einen Blick
- Aufgaben: Forsche und entwickle innovative KI-Architekturen für die nächste Generation der künstlichen Intelligenz.
- Unternehmen: Forschungsorientiertes Unternehmen mit einem kreativen und kollaborativen Team.
- Vorteile: Vollständig remote, wettbewerbsfähige Vergütung und Unterstützung bei der Veröffentlichung von Forschung.
- Weitere Informationen: Hohe Innovationsmöglichkeiten und berufliches Wachstum in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an realen Herausforderungen mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Starker Hintergrund in maschinellem Lernen und Erfahrung mit PyTorch oder JAX.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps.
Our partner is looking for an AI Researcher — AI Architecture Research based in Germany.
Join a research-driven team dedicated to advancing the next generation of artificial intelligence through innovative model architecture design.
In this role, you'll explore novel approaches to machine learning, bridging cutting-edge theoretical research with practical deployment in production environments.
You'll collaborate with experienced researchers and engineers to develop, evaluate, and optimize new AI architectures that push the boundaries of performance, scalability, and efficiency.
This is an exciting opportunity for researchers who are passionate about publishing impactful work while seeing their ideas translated into real-world AI systems.
If you thrive in a highly technical, fast-paced environment and enjoy tackling fundamental AI challenges, this role offers exceptional scope for innovation and professional growth.
- Accountabilities
- Research, design, and evaluate novel AI model architectures beyond traditional Transformer-based approaches.
- Investigate new techniques to improve model scalability, computational efficiency, training stability, and inference performance.
- Prototype innovative architectures and validate their effectiveness through rigorous experimentation, benchmarking, and ablation studies.
- Author and co-author high-quality research papers for leading machine learning conferences, journals, and preprint platforms.
- Collaborate closely with engineering teams to translate research breakthroughs into production-ready training and inference systems.
- Monitor emerging advancements in artificial intelligence research and identify promising directions for future innovation.
- Contribute to defining the long-term research roadmap and influence the evolution of next-generation AI models.
Requirements
- Strong academic or industrial research background in machine learning, with a specialization in AI model architecture.
- Demonstrated publication record in recognized AI or machine learning venues such as Neur IPS, ICML, ICLR, COLM, ACL, EMNLP, or ar Xiv.
- Deep understanding of neural network architectures, sequence modeling, attention mechanisms, optimization techniques, and training dynamics.
- Hands-on experience developing machine learning models using Py Torch or JAX.
- Proven ability to design rigorous experiments, analyze results critically, and communicate research findings effectively.
- Comfortable working in a fast-moving, collaborative startup environment with a high level of ownership.
- Experience with non-Transformer architectures, long-context models, state-space models, hybrid architectures, or memory-efficient AI systems is highly valued.
- Familiarity with efficient training techniques, inference optimization, open-source research contributions, or production AI systems is considered an advantage.
Benefits
- Fully remote position offering flexibility and autonomy.
- Competitive compensation package with meaningful equity participation.
- Opportunity to define research direction and influence next-generation AI architectures.
- Strong support for publishing impactful research in leading conferences and journals.
- Close collaboration between research and engineering, enabling rapid deployment of new ideas.
- Highly technical, research-focused team with a collaborative and innovative culture.
- Exposure to challenging AI problems with real-world impact and significant opportunities for professional growth.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
AI Researcher — AI Architecture Research Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Researcher — AI Architecture Research erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Jobgether zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Researcher — AI Architecture Research mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI Researcher — AI Architecture Research bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Jobgether entscheidend sein!