Senior Research Engineer - Video Foundation Models (Pre - Training)

Wir suchen derzeit einen Senior Research Engineer - Video Foundation Models (Pre-Training) in Deutschland. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze der generativen KI zu arbeiten und die nächste Generation von Foundation-Modellen für die menschzentrierte Videoproduktion zu entwickeln. Als Teil eines hochqualifizierten Forschungs- und Ingenieurteams werden Sie Herausforderungen im Bereich des großangelegten Modelltrainings, verteilte Systeme, Inferenzoptimierung und Evaluierungsmethoden angehen. Ihre Arbeit wird direkt zu produktionsreifen KI-Systemen beitragen, die von Tausenden von Organisationen weltweit genutzt werden und die Art und Weise verändern, wie Unternehmen durch Video kommunizieren.

Die Position ist ideal für Personen, die gerne komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens lösen und dabei einen starken Fokus auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Bereitstellung legen. Sie werden mit erstklassigen Forschern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um die Fähigkeiten der synthetischen menschlichen Videogenerierung voranzutreiben.

• Entwerfen, entwickeln und skalieren von Video Foundation-Modellen, die sich auf realistische, kontrollierbare und ausdrucksstarke menschzentrierte Videogenerierung konzentrieren.
• Aufbauen und Optimieren von latenten Diffusionsarchitekturen und Bedingungsmechanismen für Attribute wie Pose, Emotion, Kamerasteuerung und Skriptanleitung.
• Vorantreiben von verteilten Trainingsstrategien über Multi-GPU- und Multi-Node-Umgebungen hinweg, während die Trainingseffizienz und Stabilität verbessert werden.
• Entwickeln und Verfeinern von Evaluierungsrahmen, die automatisierte Metriken mit strukturierten menschlichen Bewertungen kombinieren.
• Optimieren von Inferenzpipelines zur Verbesserung von Latenz, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Ausgabequalität für die Produktionsbereitstellung.
• Durchführen rigoroser Experimente, Ablationsstudien und Leistungsanalysen zur Anleitung von Modellarchitektur- und Trainingsentscheidungen.
• Beitragen zu bewährten Ingenieurpraktiken, einschließlich Reproduzierbarkeit, Experimentverfolgung, Monitoring, CI/CD und Infrastrukturzuverlässigkeit.
• Eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Forschungsergebnisse in messbare Produktwirkungen umgesetzt werden.

• Starke Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen in großem Maßstab in Produktions- oder Forschungsumgebungen.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und PyTorch.
• Praktische Erfahrung mit Diffusionsmodellen, insbesondere im Bereich der Bildgenerierung; Erfahrung mit Video-Diffusion ist sehr wünschenswert.
• Praktische Expertise im großangelegten verteilten Training unter Verwendung von Multi-GPU- und Multi-Node-Systemen.
• Solides Verständnis von verteilten Lernframeworks wie DDP, FSDP, DeepSpeed oder ähnlichen Technologien.
• Starke Fähigkeiten im experimentellen Design mit der Fähigkeit, komplexe oder rauschende Ergebnisse zu interpretieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
• Erfahrung mit moderner Infrastruktur für maschinelles Lernen, einschließlich CUDA, AWS, Docker, SLURM und CI/CD-Workflows.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Ergebnisse klar und wissenschaftlich zu präsentieren.
• Fähigkeit, Forschungserkundung mit produktfokussierter Ausführung und Lieferung in Einklang zu bringen.
• Erfahrung mit Video-Diffusionsmodellen, Avatar-Generierung, Weltmodellen, GANs, VAEs oder Produktionsinferenzoptimierung wird als großer Vorteil angesehen.
• Selbstmotivierte Denkweise mit der Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig effektiv innerhalb verteilter Teams zu kollaborieren.

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket einschließlich Gehalt, Bonusmöglichkeiten und Aktienoptionen.
• Vollständige Flexibilität für Remote-Arbeit in ganz Europa, mit optionalem hybriden Bürozugang an ausgewählten Standorten.
• 25 Tage Jahresurlaub zusätzlich zu den gesetzlichen Feiertagen.
• Gelegenheit, an bahnbrechenden generativen KI-Technologien mit realer Wirkung zu arbeiten.
• Hohe Eigenverantwortung, bei der Forschung direkt Einfluss auf Produktionssysteme und Kundenerfahrungen hat.
• Zugang zu einem kollaborativen und technisch außergewöhnlichen Team von KI-Forschern und Ingenieuren.
• Regelmäßige Teambesprechungen, Planungssitzungen und soziale Veranstaltungen.
• Zusätzliche standortspezifische Vorteile und Vergünstigungen.
• Karrierewachstumsmöglichkeiten innerhalb einer schnell wachsenden KI-Organisation.