Machine Learning Scientist (AI for Code)

Warum sollten Sie sich bewerben: Bei Sonar sind wir eine Gruppe von brillanten, motivierten und engagierten Fachleuten, die hart daran arbeiten, Organisationen zu helfen, verantwortungsbewussten, sicheren und qualitativ hochwertigen Code schnell und systematisch zu erstellen. Wir entwickeln Lösungen, die nicht nur Symptome von Problemen lösen – wir beheben Probleme an der Quelle – dem Quellcode, um genau zu sein.

Wir haben eine dynamische Kultur mit Mitarbeitern weltweit und Büros in den USA, der Schweiz, dem Vereinigten Königreich, Singapur und Deutschland. Wir glauben, dass Teammitglieder die Möglichkeit haben sollten, jeden Tag zur Arbeit zu kommen, an einem Produkt zu arbeiten, auf das sie stolz sind, ihre Arbeit zu lieben und von ihren Kollegen inspiriert zu werden.

Die Auswirkungen, die Sie haben werden: Bei Sonar suchen wir einen innovativen Machine Learning Scientist, der unser Data & AI-Team verstärkt und die nächste Generation unserer Code-Analyse-Engine vorantreibt. Sie werden an der Spitze der Anwendung modernster KI- und Large Language Model (LLM)-Techniken im komplexen Bereich des Quellcodes stehen. Ihre Arbeit wird unsere Produkte direkt gestalten und die Grenzen der statischen Analyse verschieben, um Millionen von Entwicklern zu helfen, besseren, sichereren Code zu schreiben.

Was Sie täglich tun werden:

• Forschung & Innovation vorantreiben: Bleiben Sie an der Spitze von ML, Deep Learning und LLMs, insbesondere deren Anwendung im Softwareentwicklungszyklus (SDLC), und identifizieren Sie neuartige Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Produkte.
• Fortgeschrittene KI-Modelle entwickeln: Entwerfen, prototypisieren und validieren Sie neuartige ML-Modelle, die komplexe Fehler, Schwachstellen und Codegerüche identifizieren und beheben, und gehen Sie über die Möglichkeiten traditioneller statischer Analysen hinaus.
• LLM-gestützte Funktionen entwickeln: Entwickeln und implementieren Sie fortschrittliche LLM-basierte Lösungen, einschließlich Retrieval-Augmented Generation (RAG) für kontextuelle Codeanalyse, Feinabstimmung von Modellen auf proprietären Codebasen und Erkundung agentischer Systeme zur automatisierten Codebehebung.
• Datenpipelines entwickeln: Bauen und verwalten Sie robuste Datenpipelines, um massive codezentrierte Datensätze zu sammeln, zu verarbeiten und zu versionieren, die für das Training und die Evaluierung spezialisierter Modelle in großem Maßstab erforderlich sind.
• Prototypen in Produkte umsetzen: Arbeiten Sie eng mit Ingenieur- und Produktteams zusammen, um erfolgreiche ML-Prototypen in die hochmodernen Produkte von Sonar zu integrieren und sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen unserer globalen Nutzerbasis entsprechen.
• Kommunizieren und Evangelisieren: Komplexe technische Konzepte und Forschungsergebnisse klar und prägnant sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern vermitteln.

Die Erfahrung, die Sie benötigen:

• Ein fortgeschrittener akademischer Hintergrund (Master oder PhD) in Informatik, Maschinenlernen oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Starke Branchenerfahrung im maschinellen Lernen mit einem soliden Verständnis moderner Softwareentwicklungsmethoden und -tools.
• Solide Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit Kern-ML/DL-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow, Hugging Face). Vertrautheit mit Java ist ein Plus.
• Nachgewiesene Erfahrung im angewandten maschinellen Lernen mit starkem Fokus auf natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder idealerweise Programmiersprachverarbeitung (PLP).
• Praktische Erfahrung mit modernen LLM-Architekturen und -Techniken, wie z.B. Feinabstimmungsstrategien (z.B. LoRA, QLoRA), fortgeschrittenem Prompt Engineering, dem Aufbau und der Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines sowie der Arbeit mit Vektordatenbanken und semantischer Suche.
• Erfahrung mit großangelegten Datenverarbeitungsframeworks und Cloud-Infrastruktur (z.B. AWS).
• Erfahrung in der Durchführung von Forschungsprojekten von der ersten Idee bis zu einem nachweisbaren Prototyp mit einem hohen Maß an Autonomie.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und ein Talent dafür, komplexe wissenschaftliche Themen klar und prägnant zu erklären.

Warum Sie es hier lieben werden: Unsere Kultur und Mission heben uns hervor. Wir haben eine dynamische Arbeitskultur, die Respekt und Freundlichkeit schätzt – und das Recht, zu scheitern (und wieder aufzustehen!). Wir glauben, dass die beste Idee gewinnt und jeder eine Stimme hat.

Wir glauben, dass großartige Menschen ein großartiges Unternehmen ausmachen. Wir schätzen zwischenmenschliche Fähigkeiten ebenso wie technische Fähigkeiten und bemühen uns, die Dinge freundlich und entspannt zu halten, während wir dennoch leidenschaftliche Führungskräfte in unseren Bereichen sind. Unsere 550+ SonarSourcers aus 33 verschiedenen Nationalitäten können das nachvollziehen!

Wir fördern die Work-Life-Balance. Es ist wichtig, ein gesundes Gleichgewicht zwischen Arbeit und Leben zu wahren. Deshalb haben wir eine flexible Arbeitsrichtlinie, die Remote- und Hybridarbeit im Büro umfasst (mindestens drei Tage pro Woche im Büro – Montag/Dienstag/Donnerstag).

Wir haben eine Wachstumsmentalität. Wir lieben es zu lernen und glauben, dass kontinuierliche Bildung entscheidend für unseren Erfolg ist. In einer sich ständig verändernden Branche sind neue Fähigkeiten ein Muss, und wir helfen unserem Team gerne, diese zu erwerben.

Wir priorisieren Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion: Bei Sonar sind wir eine globale Belegschaft und erkennen den Wert unterschiedlicher Hintergründe und globaler Kulturen an. Wir setzen uns dafür ein, ein diverses Arbeitsumfeld zu schaffen und sind stolz darauf, ein Arbeitgeber mit gleichen Chancen zu sein. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus für eine Anstellung in Betracht gezogen.

Alle Stellenangebote bei Sonar sind abhängig von den klaren Ergebnissen einer umfassenden Hintergrundüberprüfung, die vor dem Startdatum durchgeführt wird.

Bitte beachten Sie, dass Bewerbungen, die über Agenturen oder Drittanbieter eingereicht werden, nicht berücksichtigt werden.