Senior Deep Learning Engineer (m/f/d)

Bei Omegga sind wir auf einer Mission, wie KI und Wissenschaft positive Veränderungen für Tiere, Menschen und den Planeten vorantreiben können. Vor fünf Jahren begannen wir in der Geflügelindustrie mit einer mutigen Idee: Durchbruch-KI-gestützte Spektroskopie zu nutzen, um die Branche zu revolutionieren, indem wir das Geschlecht von Küken vor dem Schlüpfen identifizieren, um Milliarden männlicher Küken zu sparen. Mit der Unterstützung unserer Kunden, Investoren und der Europäischen Kommission sind wir bereit für das nächste Kapitel in der Geflügelindustrie und erkunden neue Anwendungen. Schließen Sie sich uns an und helfen Sie, eine Zukunft zu gestalten, in der Innovation bedeutende Veränderungen bewirkt.

Ihre Mission:

• Verbessern Sie unsere Deep-Learning-Modelle durch Forschungsiteration: Entwickeln und testen Sie architektonische Verbesserungen, Trainingsziele und Optimierungstechniken. Sie werden den Prozess von der Idee über das Experiment bis zur Schlussfolgerung und zur nächsten Iteration leiten.
• Erstellen Sie rigorose Bewertungen und Benchmarks: Definieren Sie Bewertungssets, etablieren Sie klare Metriken (Präzision, Rückruf, Genauigkeit, Kalibrierung) und erstellen Sie wiederholbare Benchmark-Durchläufe, damit Verbesserungen messbar und über die Zeit vergleichbar sind.
• Überwachen Sie die Modellqualität: Richten Sie ein Monitoring für die Modellleistung und Datenverschiebungen ein, definieren Sie Alarmsignale und erstellen Sie leichtgewichtige Berichte, die Regressionen frühzeitig sichtbar machen.
• Arbeiten Sie funktionsübergreifend, um Erkenntnisse in Auswirkungen umzusetzen: Arbeiten Sie mit Daten-/Engineering-Teams zusammen, um Datensätze und Kennzeichnungsstrategien zu verbessern, und mit Produkt-/Betriebsbeteiligten, um sich darauf zu einigen, was in der Praxis „gut“ aussieht.

Ihr Profil: Qualifikationen & Anforderungen

• MSc in Informatik oder einem verwandten Bereich mit mehr als 4 Jahren praktischer Erfahrung im Deep Learning oder einem PhD – verbunden mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz, Forschung von der Idee zum funktionierenden System zu bringen.
• Starkes Verständnis moderner neuronaler Architekturen, mit nachgewiesener Tiefe in Transformer-Architekturen und praktischer Erfahrung in deren Verbesserung und Anpassung (z.B. Aufmerksamkeitsvarianten, Effizienzverbesserungen, Robustheit, Trainingsstabilität).
• Starke Erfahrung im Python Deep Learning Stack (z.B. PyTorch, Tensorflow), einschließlich Trainingspipelines, Experimentierdisziplin und Reproduzierbarkeit.
• Solide Erfahrung mit Experimentverfolgung und Modellbewertungstools (z.B. Weights & Biases oder ähnliche) und eine starke Neigung zu messungsgetriebenem Fortschritt.
• Fließend in Englisch, Deutsch ist von Vorteil.

Schön zu haben

• Erfahrung mit Domänenanpassung und Bewertung in unausgewogenen Einstellungen (seltene Ereignisse, hohe Kosten für Fehlschläge/falsche Alarme).
• Vertrautheit mit bereichsnahen Bedenken: Modellverpackung, Leistungsbeschränkungen und kontinuierliche Bewertung unter sich ändernden realen Bedingungen.
• Erfahrung mit Sensor-/Zeitreihendaten oder Industriedaten, bei denen Grenzfälle und Datensatzverschiebungen die Norm sind.
• Erfahrung mit agentischen KI-Entwicklungsabläufen, um Experimente zu beschleunigen (Analyse, Ablationen, Testgerüste) und dabei sorgfältige Überprüfung und wissenschaftliche Strenge aufrechtzuerhalten.

Warum wir?

• Mission-getriebenes Team: Bei Omegga sind Sie nicht nur ein Mitarbeiter, sondern Teil einer zielgerichteten Reise, die an einer Lösung mit greifbaren globalen Auswirkungen arbeitet.
• Umzugshilfe: Voll möblierte, erschwingliche Wohnung in weniger als 3 Minuten Fußweg vom Büro (bis zu 6 Monate).
• VSOPs: Überdurchschnittliches Unternehmensbeteiligungspaket.
• Moderne Arbeitsumgebung: Ein schönes Büro im Münchener Werksviertel, mit bis zu 50% Remote-Arbeit.
• Vorteile: Monatlicher Gutschein, bei dem Sie zwischen 100+ Partnern wählen können (z.B. Urban Sports, D-Ticket, REWE, Rossmann, IKEA).
• Wettbewerbsfähiges Gehalt: Marktorientierte Vergütung, die Ihre Fähigkeiten und Beiträge anerkennt.
• Urlaub: 28 bezahlte Urlaubstage pro Jahr.