Engineer - GenAI / Diffusion

SpAItial ist Pionier in der Entwicklung eines fortschrittlichen 3D-Grundlagenmodells und erweitert die Grenzen von KI, Computer Vision und räumlichem Computing. Unsere Mission ist es, die Art und Weise, wie Branchen – von Robotik und AR/VR bis hin zu Gaming und Filmen – 3D-Inhalte generieren und interagieren, neu zu definieren. Wir suchen nach mutigen, innovativen Personen, die von einer Leidenschaft getrieben werden, die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Sie sollten in einer Umgebung gedeihen, in der Kreativität auf Herausforderung trifft, und furchtlos komplexe Probleme angehen. Unser Team basiert auf einem Fundament von Engagement und einem gemeinsamen Bekenntnis zur Exzellenz, daher schätzen wir Menschen, die großen Stolz auf ihre Arbeit legen und die kollektiven Ziele des Teams über persönliche Ambitionen stellen.

Als Teil unseres Startups werden Sie an der Spitze der KI-Revolution in der 3D-Technologie stehen, und wir möchten, dass Sie begeistert sind, die Zukunft dieses dynamischen Feldes mitzugestalten. Wenn Sie bereit sind, einen Einfluss zu nehmen, das Unbekannte zu umarmen und mit einer talentierten Gruppe von Visionären zusammenzuarbeiten, möchten wir von Ihnen hören.

Verantwortlichkeiten

• Forschung, Design und Implementierung von hochmodernen Deep Models für die Bild- und Videoerzeugung.
• Optimierung und Entwicklung von großangelegten Trainingsdatenpipelines.
• Optimierung und Skalierung von Deep-Learning-Architekturen für effizientes Training und Inferenz.
• Feinabstimmung bestehender großer Grundlagenmodelle zur Ausgabe zusätzlicher Modalitäten.
• Optimierung von Inferenzpipelines für den Einsatz im Produkt.
• Zusammenarbeit mit den 3D-Forschern bei der Entwicklung eines 3D-Grundlagenmodells.

Wesentliche Qualifikationen

• Universitätsabschluss mit Schwerpunkt auf angewandtem maschinellen Lernen.
• Starker Hintergrund in maschinellem Lernen, Deep Learning und Computer Vision.
• Erfahrung mit Bild- und Video-Diffusionsmodellen (z.B. Stable Diffusion, CogVideo, Mochi, …).
• Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch).
• Solides Verständnis von generativen Modellen, einschließlich VAEs, GANs und Transformatoren.
• Erfahrung in der Optimierung großangelegter Deep-Learning-Modelle für Recheneffizienz.
• Vertrautheit mit cloudbasierten ML-Infrastrukturen (z.B. AWS, GCP oder Azure).
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig in einem schnelllebigen Umfeld zu arbeiten.

Bevorzugte Qualifikationen

• Branchenerfahrung im ML.
• Erfahrung in 3D-Geometrie (Structure-from-Motion, SLAM, Tiefenvorhersage, …).
• Hintergrund in der Arbeit mit großangelegten Daten und Trainingsläufen.
• Erfahrung mit multimodalen LLMs (z.B. für Bild-/Video-Beschriftung).
• Beiträge zu Open-Source-Projekten im Bereich generative KI oder relevante Veröffentlichungen.

Bei SpAItial setzen wir uns für die Schaffung eines vielfältigen und integrativen Arbeitsplatzes ein. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und stellen sicher, dass alle Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses fair behandelt werden.