Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe

Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Video-Modelle und arbeite an realen Anwendungen.
  • Unternehmen: Synthesia, führendes Unternehmen im Bereich KI-Video mit einer dynamischen Kultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und 25 Tage Urlaub.
  • Weitere Informationen: Vollständig remote oder hybrid arbeiten in einem innovativen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Videoerstellung mit echtem Einfluss auf Unternehmen weltweit.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Deep Learning, Python und PyTorch erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Synthesia ist die weltweit führende KI-Video-Plattform für Unternehmen, die von über 90 % der Fortune 100 genutzt wird. Gegründet im Jahr 2017 hat das Unternehmen seinen Hauptsitz in London und Büros sowie Teams in ganz Europa und den USA. Als KI weiterhin die Art und Weise prägt, wie wir leben und arbeiten, entwickelt Synthesia Produkte zur Verbesserung der visuellen Kommunikation und der Entwicklung von Unternehmensfähigkeiten, um Menschen zu helfen, besser zu arbeiten und im Zentrum erfolgreicher Organisationen zu bleiben.

Über die Rolle

Als Research Engineer in unserem Video Pre-Training-Team werden Sie helfen, die nächste Generation von produktionsreifen Grundmodellen für die menschzentrierte Videoerzeugung zu entwickeln. Sie werden Teil eines hochfokussierten Teams sein, das an der Schnittstelle von großangelegtem generativem Modellieren, verteilten Systemen und Produktionstechnik arbeitet. Unsere Mission ist es, Video-Basismodelle zu entwickeln und zu optimieren, die realistische, kontrollierbare und emotional ausdrucksstarke synthetische Menschen in großem Maßstab ermöglichen. Dies ist keine reine Forschung. Dies ist angewandte Forschung mit direktem Produktimpact.

Was Sie tun werden

  • Sie werden End-to-End-Forschungs- und Ingenieurprojekte von der Hypothese bis zur Produktionsauswirkung leiten und umsetzen.
  • Entwicklung und Skalierung latenter Video-Diffusionsmodelle, die auf die menschzentrierte Videoerzeugung zugeschnitten sind.
  • Entwurf von Bedingungsmechanismen zur Verbesserung der Kontrolle (Pose, Emotion, Skript, Kamera) ohne Einbußen bei der Treue.
  • Fortschritt bei verteilten Trainingsstrategien (DDP, FSDP, DeepSpeed, Sequenzparallelismus) unter realen Rechenbeschränkungen.
  • Verbesserung der Trainingsstabilität im Multi-Node-Maßstab.
  • Entwicklung strenger Evaluierungsrahmen, die automatisierte Metriken und strukturierte menschliche Bewertungen kombinieren.
  • Optimierung der Inferenz für niedrige Latenz, hohe Auflösung und Kosteneffizienz.
  • Durchführung kontrollierter Ablationen und Experimente zur Förderung hochsignifikanter Modellierungsentscheidungen.
  • Beitrag zu hohen Ingenieurstandards: Reproduzierbarkeit, Experimentverfolgung, CI/CD, Monitoring.

Was wir suchen

  • Must-have: Starke Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen in großem Maßstab.
  • Starke Python- und PyTorch-Kenntnisse.
  • Praktische Erfahrung mit Diffusionsmodellen (Bildbereich erforderlich; Video bevorzugt).
  • Erfahrung mit großangelegtem Multi-GPU / Multi-Node-Training.
  • Gutes Verständnis von verteiltem Training (DDP, FSDP, DeepSpeed oder ähnlich).
  • Fähigkeit, kontrollierte Experimente zu entwerfen und rauschende Ergebnisse zu interpretieren.

Nice-to-have:

  • Erfahrung mit Video-Diffusionsmodellen.
  • Erfahrung in der Avatar- oder menschzentrierten Erzeugung.
  • Vertrautheit mit Welt-/interaktiven Modellen.
  • Erfahrung mit GANs oder VAEs.
  • Erfahrung in der Optimierung von Inferenzsystemen für die Produktion.

Unsere Technologie: Python, PyTorch, CUDA, DeepSpeed, verteiltes Training & Inferenz, Sequenzparallelismus, AWS, SLURM, Docker, GitHub, CI/CD-Pipelines.

Wer Sie sind

  • Sie sind forschungsgetrieben, aber ergebnisorientiert.
  • Sie kümmern sich um das Versenden, nicht nur um das Veröffentlichen.
  • Sie können mehrere Ideen schnell erkunden und frühzeitig inaktive Richtungen ablegen.
  • Sie kommunizieren klar und präsentieren Ergebnisse wissenschaftlich.
  • Sie arbeiten unabhängig, aber kooperieren aktiv mit anderen Teams.

Warum Sie zu uns kommen sollten?

  • Arbeiten Sie an produktionsreifen Video-Grundmodellen in einem schnell wachsenden Generative AI-Unternehmen.
  • Arbeiten Sie an menschzentrierter Videoerzeugung mit realer Auswirkung.
  • Bewältigen Sie schwierige Probleme in Bezug auf Skalierung, Stabilität und Kontrollierbarkeit.
  • Beeinflussen Sie die Richtung der nächsten Generation synthetischer Menschentechnologie.
  • Schließen Sie sich einer hoch technischen, hoch verantwortungsvollen Umgebung an, in der Ihre Arbeit umgesetzt wird.

Unsere Kultur

Bei Synthesia sind wir leidenschaftlich daran interessiert, zu bauen, nicht zu reden, zu planen oder zu politisieren. Wir streben danach, die klügsten, freundlichsten und unermüdlichsten Menschen einzustellen und ihnen zu ermöglichen, ihre beste Arbeit ohne Ablenkungen zu leisten. Unsere Arbeitsprinzipien dienen als unser Charter, wie wir Entscheidungen treffen, Feedback geben und unsere Arbeit strukturieren, um jedem zu ermöglichen, so schnell wie möglich voranzukommen.

Die guten Dinge...

  • Wettbewerbsfähige Vergütung (Gehalt + Aktienoptionen + Bonus).
  • Vollständig remote aus Europa oder hybrides Arbeitsumfeld mit einem Büro in London, Amsterdam, Zürich, München.
  • 25 Tage Jahresurlaub + Feiertage.
  • Tolle Unternehmenskultur mit der Möglichkeit, regelmäßig an Planungen und sozialen Veranstaltungen in unseren Hubs teilzunehmen.
  • Weitere Vorteile je nach Standort.

Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe Arbeitgeber: SLAMcore

LiveEO ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und schnelle Lernzyklen gefördert werden. Als Senior Full Stack Engineer haben Sie die Möglichkeit, an einem bedeutenden Produkt zu arbeiten, das auf den Stärken bestehender Angebote aufbaut und gleichzeitig neue Maßstäbe im Bereich der Satellitenanalytik setzt. Wir bieten nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem unterstützenden Team, das sich leidenschaftlich für die Umwandlung von Satellitendaten in vertrauenswürdige Entscheidungen einsetzt.

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Kontaktdaten:

SLAMcore Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe erhalten könntest

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei SLAMcore anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei SLAMcore vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Research Engineer - Video Team Europe mit Bravour zu bestehen

Deep Learning Modelle trainieren
Python
PyTorch
Diffusionsmodelle
Multi-GPU / Multi-Node Training
Verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed)
Kontrollierte Experimente entwerfen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei SLAMcore klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SLAMcore vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.