ML Inference Engineer in München

ML Inference Engineer in München

München Vollzeit 54000 - 66000 € / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe Inferenzsysteme für unsere bahnbrechenden Weltmodelle.
  • Unternehmen: SpAItial, ein Vorreiter in generativer KI und Computer Vision.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives Umfeld.
  • Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der 3D-Umgebungen und arbeite an innovativen Projekten.
  • Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung im Bereich KI oder maschinelles Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.

Sp AItial is pioneering the next generation of World Models, pushing the boundaries of generative AI, computer vision, and the simulation of reality.

We are moving beyond 2D pixels to build models that natively understand the physics and geometry of our world.

Our mission is to redefine how industries, from robotics and AR/VR to gaming and cinema, generate and interact with physically-grounded 3D environments.

We’re seeking a Research Engineer to own the backend that serves our world models.

You will build and run the inference systems behind our product and API, turning frontier research models into fast, reliable, and scalable services.

This is a hands-on role for someone who has already owned production APIs in an AI system and can work closely with researchers to bring new models to users.

Responsibilities

  • Own the inference services and APIs that power our product, from request to generated output.
  • Optimize serving performance, reliability, and cost at scale. Maximize GPU utilization and minimize device memory footprint.
  • Apply latest techniques for improving inference performance.
  • Deploy research models as production services, including customer-specific configurations.
  • Work with research and product colleagues to bring new models to users.
  • Key qualifications
  • 3+ years of software engineering in an AI, machine learning, or computer vision product environment.
  • Experience designing and owning production APIs.
  • Strong Python, and experience shipping containerized services on GPU inference platforms.
  • Hands-on GPU inference performance work: profiling, memory, batching, and cold start.
  • Familiarity with 3D or computer vision data is a strong plus.

At Sp AItial, we are committed to creating a diverse and inclusive workplace.

We welcome applications from people of all backgrounds, experiences, and perspectives.

We are an equal opportunity employer and ensure all candidates are treated fairly throughout the recruitment process.

ML Inference Engineer in München Arbeitgeber: SpAItial

SpAItial ist ein innovativer Arbeitgeber, der sich auf die Entwicklung von Physically-grounded World Models spezialisiert hat. Wir bieten eine kreative und dynamische Arbeitsumgebung in einem aufstrebenden Bereich der KI, wo Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten in technischem Kunsthandwerk und 3D-Prototyping zu entfalten. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Inklusion, während wir gleichzeitig Raum für persönliches Wachstum und kreative Entfaltung bieten.

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Kontaktdaten:

SpAItial Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so ML Inference Engineer in München 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 SpAItial anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als ML Inference Engineer 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 SpAItial vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Inference Engineer in München mit Bravour zu bestehen

Software Engineering
Machine Learning
Computer Vision
API Design
Python
Containerized Services
GPU Inference Performance

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 SpAItial 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 SpAItial 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.