Research Engineer - Reasoning

Research Engineer - Reasoning

Vollzeit 60000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Prime Intellect

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe innovative Forschung zur Entwicklung von synthetischen Datenpipelines durch.
  • Unternehmen: Prime Intellect, ein Vorreiter in dezentraler KI-Entwicklung.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und internationale Unterstützung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der dezentralen KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in AI/ML Engineering und Leidenschaft für KI-Forschung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.

At Prime Intellect, we are on a mission to accelerate open and decentralized AI progress by enabling anyone to contribute compute, code or capital to train powerful, open models.

Our ultimate goal?

Openly accessible AGI that benefits everyone.

But we can’t do it alone and we want to do this together with you.

We are building the infrastructure for decentralized AI development at scale.

We aggregate global compute and enable researchers to collaboratively train state‑of‑the‑art models through distributed training across clusters.

As a Research Engineer in our Reasoning team, you’ll play a crucial role in shaping our technological direction, focusing on our test‑time compute scaling research ideas.

If you love working with synthetic data and teach LLMs reasoning abilities, this role is for you.

For more details about the project you would be working on, outlook on decentralized training in the inference‑compute paradigm.

Responsibilities

  • Lead and participate in novel research to build a massive scale synthetic data generation pipeline and orchestration solution
  • Optimize the performance, cost, and resource utilization of AI inference workloads by leveraging the most recent advances for compute & memory optimization techniques.
  • Contribute to the development of our open‑source libraries and frameworks for synthetic data generation and distributed RL frameworks.
  • Publish research in top‑tier AI conferences such as ICML & Neur IPS.
  • Distill highly technical project outcomes in layman approachable technical blogs to our customers and developers.
  • Stay up‑to‑date with the latest advancements in AI/ML infrastructure and tools, synthetic data gen research and proactively identify opportunities to enhance our platform’s capabilities and user experience.

Requirements

  • Strong background in AI/ML engineering, with extensive experience in designing and implementing end‑to‑end pipelines for the inference or training of large‑scale AI models.
  • Deep expertise in distributed inference techniques and frameworks (e. g. vllm, sglang) for optimizing the performance and scalability of AI workloads.
  • Solid understanding of MLOps best practices, including model versioning, experiment tracking, and continuous integration/deployment (CI/CD) pipelines.
  • Passion for advancing the state‑of‑the‑art in reasoning and democratizing access to AI capabilities for researchers, developers, and businesses worldwide.
  • If you’re not familiar with these, but feel like that you can contribute to our mission and you’re a high‑energy person, get familiar with these resources here, here and here and please reach out!

Benefits & Perks

  • Competitive compensation, including equity and token incentives, aligning your success with the growth and impact of Prime Intellect.
  • Flexible work arrangements, with the option to work remotely or in‑person at our offices in San Francisco.
  • Visa sponsorship and relocation assistance for international candidates.
  • Quarterly team off‑sites, hackathons, conferences and learning opportunities.
  • Opportunity to work with a talented, hard‑working and mission‑driven team, united by a shared passion for leveraging technology to accelerate science and AI.

If you’re excited about the opportunity to build the foundation for the future of decentralized AI and create a platform that empowers developers and researchers to push the boundaries of what’s possible, we’d love to hear from you.

#J-18808-Ljbffr

Research Engineer - Reasoning Arbeitgeber: Prime Intellect

Prime Intellect ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für die Förderung von dezentraler KI-Entwicklung einsetzt. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, wettbewerbsfähiger Vergütung und einem engagierten Team bietet das Unternehmen eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und an bedeutenden Forschungsprojekten mitwirken können. Die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Forschung zu arbeiten und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben, macht Prime Intellect zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die an der Zukunft der Technologie interessiert sind.

Prime Intellect

Kontaktdaten:

Prime Intellect Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineer - Reasoning 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 Prime Intellect 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 Research Engineer - Reasoning mit Bravour zu bestehen

AI/ML Engineering
End-to-End Pipeline Design
Distributed Inference Techniques
Performance Optimization
Scalability of AI Workloads
MLOps Best Practices
Model Versioning

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 Research Engineer - Reasoning bei Prime Intellect gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Prime Intellect 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 Prime Intellect entscheidend sein!