Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Komprimierungsmethoden und integriere sie in unsere Pipeline.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich angewandte Forschung mit Fokus auf maschinelles Lernen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Unterstützung bei Umzügen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und internationaler Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI durch praktische Anwendungen und echte Auswirkungen.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Produktion von Python-Code.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100 - 100 € pro Stunde.
Dies ist eine angewandte Forschungsrolle. Sie entwickeln neue Kompressionsmethoden und setzen diese um, anstatt darüber zu schreiben. Der Zyklus ist kurz: Literatur lesen, Prototyp erstellen, auf realen Modellen benchmarken, in unsere Pipeline integrieren, mit Kunden iterieren, die komprimierte Modelle in der Produktion verwenden. Sie werden von Anfang an einen erheblichen technischen Umfang besitzen. Erwarten Sie, über den gesamten Stack hinweg zu arbeiten: Pruning-Algorithmen, Quantisierung, Evaluierungsinfrastruktur und der Produktionscode, den Kunden tatsächlich verwenden.
Woran Sie arbeiten werden:
- Verbesserung und Erweiterung unseres strukturellen Pruning-Algorithmus für neue Architekturen (MoE, multimodal, vision-language)
- Kombination von Pruning mit Quantisierung (NVFP4/FP8/INT4, sub-4 bit mixed precision) in unserer Kompressionspipeline
- Erweiterung und Verbesserung unserer Modell-Retraining-Pipeline (SFT, GKD, DPO, GRPO)
- Komprimierung von Kundenmodellen (Llama, Qwen, Gemma und proprietäre Feinabstimmungen) für Cloud- und Edge-Bereitstellungen
- Hardwarebewusste Optimierung für verschiedene Beschleunigerziele (A100/H100/B300 und Edge-Hardware)
Was wir suchen:
- PhD in Informatik, maschinellem Lernen oder gleichwertig
- Veröffentlichte Arbeiten zu Quantisierung, Pruning oder LLM-Training
- Produktionsreifer Python-Code (nicht nur Jupyter-Notebooks). Sie schreiben Code, den andere lesen und ausführen können
- Erfahrung darin, eine Methode von einem Papier zu einem funktionierenden System auf realen Modellen zu bringen
- Komfort im Umgang mit LLMs, GPUs und der Bewertung von Benchmarks
- Sie liefern ab. Sie beenden Dinge.
Bonus:
- Open-Source-Beiträge zur ML-Infrastruktur (vLLM, llama.cpp, transformers, TensorRT-LLM, bitsandbytes, GPTQ/AWQ-Implementierungen)
- Erfahrung mit MoE-Architekturen oder multimodalen Modellen (Qwen Omni)
- Hintergrund in der Kernel-Optimierung
Praktisch:
- Standort Wien. Hybrid oder vollständig remote
- Arbeitssprache ist Englisch
- Wir sponsern Visa und unterstützen Umzüge
- Wir verlangen keine Veröffentlichungen, unterstützen jedoch die Präsentation von Arbeiten an geeigneten Orten, wenn es zum Unternehmen und zum Projekt passt
Applied Research Scientist — Model Compression Arbeitgeber: Ora Computing
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Ideen und Beiträge von Anfang an geschätzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch flexible Arbeitsmodelle und Unterstützung bei der Relocation eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Bei uns haben Sie die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in der angewandten Forschung weiterzuentwickeln, während Sie Teil eines engagierten Teams in Wien sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Research Scientist — Model Compression erhalten könnten
✨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 Ora Computing 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 Applied Research Scientist — Model Compression 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 Applied Research Scientist — Model Compression bei Ora Computing gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ora Computing 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 Ora Computing entscheidend sein!
