Member of Technical Staff - AI Research Engineer

GenPeach AI ist ein produktorientiertes Forschungslabor, das vertikale multimodale Grundmodelle für hyperrealistische menschliche Generierung in Bild und Video entwickelt – entworfen für emotional resonante, menschenzentrierte KI-Erlebnisse. Unser Ziel ist es, Werkzeuge zu schaffen, die die menschliche Kreativität ankurbeln, anstatt sie zu ersetzen.

Wir trainieren Modelle von Grund auf: proprietäre Datensätze in großem Maßstab, neuartige Architekturen und Trainingsrezepte, große GPU-Cluster und enge Produktintegration, damit Forschung schnell zu den Nutzern gelangt.

Wir sind ein tief technisches Team von etwa 10 Personen. Wir werden von Direktoren von Google DeepMind beraten und von führenden KI-fokussierten Fonds und Investoren aus OpenAI, Meta AI, Microsoft AI, Project Prometheus und Fal unterstützt. Gemeinsam haben unser Team, Berater und Investoren zu Modellen beigetragen, darunter Metas Imagine/MovieGen und die Grundmodellarbeit hinter OpenAIs Sora sowie Googles Veo und Gemini.

Sie werden dem Forschungsteam beitreten, das an der Bild-/Videoerzeugung und multimodalen Verständnis arbeitet. Sie werden eng mit anderen Forschungsingenieuren und Wissenschaftlern sowie den Gründern zusammenarbeiten und helfen, Forschung in skalierbare Trainingsläufe, starke Bewertungen und produktionsbereite Systeme umzusetzen.

Wir suchen einen AI Research Engineer, um GenPeachs Grundmodelle von Ende zu Ende aufzubauen und zu skalieren – von der Implementierung neuer Modellideen und Trainingsrezepte bis hin zur Verantwortung für die Teile des Trainingsstacks, die Qualität und Geschwindigkeit bestimmen, und dem Überwinden von Produktionsbeschränkungen.

In dieser Rolle werden Sie:

• Bild-/Video-generative Modellideen (Architektur, Verluste, Bedingung, Sampling, Vortraining, Destillation, Nachtraining) implementieren und iterieren.
• Die Trainingsleistung von Ende zu Ende besitzen (verteiltes Training, Durchsatz, Speicher, Stabilität, Debugging von Skalierungsfehlern).
• Den Experimentationszyklus aufbauen (Bewertungen, Ablationen, Reproduzierbarkeitstools, Berichterstattung, Entscheidungsfindung).
• VLMs für die Bild-/Video-Beschriftung aufbauen und verbessern (Datenrezepte, Trainingsstrategien, Modellvarianten, Bewertung).
• Hochiterative Forschung durchführen: Papiere lesen, Ideen implementieren, empirisch validieren.
• Beschriftungspipelines erstellen, die das Generierungstraining und die Produktqualität verbessern.
• Mit Inferenz/Produkt zusammenarbeiten, um unter realen Einschränkungen (Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit, Rollout-Sicherheit) zu liefern. Demos und Prototypen erstellen, um Fähigkeiten zu demonstrieren und Iterationen zu beschleunigen.

Sie könnten in dieser Rolle gedeihen, wenn Sie:

• Die Kunst des Experimentierens lieben: schnelle Iteration, klare Ablationen, starke Bewertungen und ehrliche Schlussfolgerungen.
• Debugging von chaotischen realen Trainingsläufen genießen (nicht nur saubere Demos).
• Zwischen Forschung und Ingenieurwesen wechseln können: sauberen Code schreiben, Dienstprogramme bereitstellen und die Teamgeschwindigkeit verbessern.
• Über Ihre Stellenbeschreibung hinaus Verantwortung übernehmen, wenn nötig (Startup-Realität).
• Deutlich kommunizieren und gut in einem kleinen, erfahrenen Team zusammenarbeiten können.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Starke Python- und PyTorch-Kenntnisse (4+ Jahre Erfahrung).
• Erfahrung in der Implementierung und dem Training von Deep-Learning-Modellen (generative Modelle, VLMs, LLMs, Vision/Video oder angrenzend).
• Solides Verständnis von Trainingsdynamik, Optimierung und praktischem Debugging.
• Fähigkeit, Projekte von Ende zu Ende mit minimaler Aufsicht voranzutreiben.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Praktische Erfahrung mit Diffusions-/Flow-basierten Bild- oder Videoerzeugung oder großangelegtem generativem Modellieren in angrenzenden Bereichen.
• Erfahrung mit verteiltem Training im großen Maßstab (Multi-Node) und Leistungstuning (Durchsatz/Speicher).
• Erfahrung im Aufbau von Bewertungsrahmen (offline Metriken + menschliche Bewertungen + Regressionstracking).
• Starke Intuition für Datenqualität und Dataset-/Labeling-Abwägungen für Training und Beschriftung.
• Veröffentlichungen sind ein Plus, aber versendete Auswirkungen und starke technische Beweise zählen mehr.

Was diese Rolle einzigartig macht:

• Grenzenlose Bild-/Video-Modelle und die VLM-Beschriftungssysteme, die sie antreiben, aufbauen.
• Ein schlankes, erfahrenes Team beitreten, das hohe Standards in Engineering und Forschung hält.
• Direkter Produktauswirkungen: Ihre Trainingsläufe werden zu echten benutzerorientierten Fähigkeiten.
• Gegen die Besten der Welt benchmarken und in Bezug auf Modellqualität durch das, was wir versenden, konkurrieren.

Wie wir arbeiten:

• Sie besitzen Ergebnisse von Ende zu Ende und werden mit echter Verantwortung betraut.
• Direkte, egoarme Kommunikation und schnelle Feedbackschleifen.
• Neigung zum Einfluss: messen → iterieren → versenden.
• Forschungsdisziplin: klare Ablationen, Reproduzierbarkeit und prägnante Entscheidungsfindung.

Logistik:

• Standort: Zürich (Schweiz) oder Warschau (Polen) – vor Ort oder hybrid. Wenn Sie woanders sind, sind wir offen für Remote (Team-/Zeitzonenanpassung berücksichtigt).
• Vergütung: wettbewerbsfähiges Gehalt + bedeutendes Eigenkapital (niveauabhängig).
• Interviewprozess: schneller Screen → 2 technische Runden (praktisch + Systeme) → Teamfit/Werte.

Was wir anbieten:

• Visumsponsoring (wo zutreffend); wir werden uns bemühen, Sie nach Schweiz oder Polen zu verlegen, wenn gewünscht.
• Remote-freundlich: vollständig remote, hybrid oder vor Ort aus unseren Hubs arbeiten.
• Regelmäßige Offsites und persönliche Veranstaltungen zur Zusammenarbeit und Verbindung.
• Flexible PTO.