Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche KI-Systeme und arbeite an spannenden Forschungsprojekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Karrierechancen und flexible Arbeitsbedingungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Softwareentwicklung erforderlich.
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 a Senior ML Engineer (AI Research/ Portability) based in Germany.
This role offers the opportunity to shape the future of adaptable and reliable AI systems through advanced machine learning research.
You will work on building intelligent agent architectures that remain effective across different models, providers, tools, and deployment environments.
The position focuses on solving complex challenges around AI portability, interoperability, memory, evaluation, and optimization.
You will design research prototypes, develop scalable systems, and validate innovative approaches through rigorous experimentation.
Working alongside multidisciplinary AI and engineering teams, you will help transform research ideas into practical, reliable solutions.
This is an opportunity to contribute to next-generation AI infrastructure in a highly technical and collaborative environment.
Accountabilities
The role focuses on researching, designing, and implementing advanced machine learning systems that improve the portability, reliability, and adaptability of AI agents across diverse environments.
You will contribute to applied AI research by building prototypes, evaluation frameworks, and production-ready components that enable intelligent systems to evolve safely and efficiently.
- Design, implement, train, and evaluate machine learning models, routing systems, and AI agent architectures.
- Develop portable abstractions across models, providers, protocols, tools, and agent execution environments.
- Build systems for model routing, quality-cost-latency optimization, and intelligent decision-making.
- Create evaluation frameworks and benchmarks to measure AI system quality, reliability, safety, and portability.
- Develop scalable solutions for memory, context management, retrieval, provenance, and user-controlled AI experiences.
- Define schemas, interfaces, and standards for agent capabilities, tools, actions, skills, and communication protocols.
- Research and prototype agent interoperability solutions, including tool execution and multi-agent workflows.
- Investigate optimization techniques such as distillation, skill generation, reinforcement learning, and automated improvement strategies.
- Build robust research software, APIs, integration layers, and testing infrastructure to support rapid experimentation.
- Collaborate with research, engineering, security, and product teams to transform experimental ideas into reliable AI systems.
- Communicate findings through technical documentation, demonstrations, benchmarks, open-source contributions, and research publications.
Requirements
The ideal candidate brings deep expertise in machine learning, AI systems, and software engineering, with experience designing and evaluating modern AI applications.
You should be comfortable working on complex research problems, developing scalable solutions, and collaborating across technical disciplines.
- Strong understanding of machine learning, large language models, statistical decision-making, or related AI fields.
- Deep expertise in areas such as model routing, AI agents, retrieval systems, memory architectures, evaluation frameworks, distributed systems, or API and protocol design.
- Experience building and evaluating modern language-model or agent-based systems, including multi-turn workflows and tool usage.
- Proven ability to design, execute, and analyze machine learning experiments with strong statistical methodology.
- Experience formulating research questions, testing hypotheses, and deriving reliable conclusions.
- Knowledge of evaluation methodologies, reproducibility, uncertainty estimation, generalization, and avoiding evaluation leakage.
- Strong Python programming skills with excellent software engineering and algorithm design abilities.
- Experience working with APIs, distributed services, data schemas, testing, observability, version control, and CI/CD practices.
- Ability to reason about security, privacy, permissions, provenance, and reliability in AI systems.
- Experience rapidly iterating across models, data, infrastructure, and evaluation approaches.
- Strong communication skills with the ability to document technical work and collaborate with research and engineering teams.
- Excellent English proficiency, including technical writing and presentation skills.
Nice to have
- Experience with model routers, cascades, mixture-of-experts systems, recommenders, or cost-aware inference.
- Experience integrating multiple AI providers, inference platforms, or open-source model-serving systems.
- Familiarity with AI agent frameworks, coding agents, function calling, MCP, or agent-to-agent communication protocols.
- Experience with retrieval systems, vector databases, knowledge graphs, or advanced context management.
- Knowledge of reinforcement learning, preference learning, reward modeling, or teacher-student distillation.
- Experience with Type Script, Go, Rust, or other systems programming languages.
- Experience building secure AI systems involving authentication, sandboxing, telemetry, or policy enforcement.
- Experience developing distributed data-processing, evaluation, training, or inference platforms.
- Ph D in Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, or a related technical field, or equivalent practical experience.
- Track record of impactful publications, open-source projects, or deployed AI systems.
Benefits
- Competitive compensation package.
- Career growth opportunities and continuous learning support.
- Flexible working environment with strong ownership and autonomy.
- Opportunity to work on impactful AI research and engineering projects.
- Collaborative culture with talented international teams.
- Chance to contribute to the development of future AI technologies.
- Inclusive workplace focused on innovation, trust, and meaningful impact.
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.
Senior ML Engineer (AI Research/ Portability) 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 Senior ML Engineer (AI Research/ Portability) erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Jobgether anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior ML Engineer (AI Research/ Portability) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Jobgether vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Engineer (AI Research/ Portability) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Jobgether klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.