Neuromorphic Engineer

Als Deep-Tech-Startup suchen wir talentierte und leidenschaftliche Menschen mit einer Vorliebe für Problemlösungen. Neben den minimalen Anforderungen für diese Position passt Ihr Profil gut zu unserem Unternehmen, wenn Sie folgende Werte haben:

• Hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
• Ruhe, um unter Druck zu arbeiten
• Appetit auf Lernen und Problemlösung
• Kritisches Denken
• Fähigkeit zur effektiven Kommunikation
• Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit externen Partnern
• Hohe Selbstlernkompetenz, unabhängig und proaktiv

Verantwortlichkeiten:

• Implementierung von hochmodernen Spiking Neural Networks in CUDA-basierten Frameworks für GPUs (z.B. NENGO, GeNN) und benutzerdefinierter SpiNNcloud-Hardware.
• Anpassung traditioneller Algorithmen und Rechenmodelle, um effektiv auf neuromorpher Hardware zu funktionieren.
• Entwicklung von neuromorphen Software und Standards.
• Optimierung und Benchmarking einer Vielzahl von Anwendungen und mathematischen Modellen, um die Grenzen der neuromorphen Hardware und Software zu erweitern.
• Entwurf, Entwicklung, Test, Bereitstellung, Wartung und Verbesserung von Software, die in Echtzeit mit Sensoren und Aktuatoren interagiert.
• Entwicklung großangelegter neuromorpher Modelle im Supercomputer-Maßstab.
• Technische Dokumentation der Ergebnisse und des Erkundungsprozesses über Experimente und detaillierte Literaturstudien.

Minimale Anforderungen:

• BSc, MSc oder Dipl.-Ing. in Informatik, Elektrotechnik, Computertechnik, Physik, mathematischen Wissenschaften oder einem anderen verwandten rechenintensiven Bereich.
• Starkes Verständnis der Prinzipien und Architekturen des neuromorphen Rechnens.
• Beherrschung der Programmierung mit Python und C.
• Erfahrung mit modernen neuromorphen (z.B. Lava, sPyNNaker, snntorch, norse, spyx oder PyNN) oder Machine Learning-Frameworks (z.B. Spark ML, Huggingface, TensorFlow oder PyTorch).
• Vertrautheit mit Techniken wie Surrogatgradienten, spike-timing-dependent plasticity (STDP) und anderen Methoden, die spezifisch für das Training von SNNs für verschiedene Anwendungen sind.
• Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Machine Learning-Modellen, neuromorphen Modellen oder Anwendungen in DSPs, GPUs (CUDA-basiert), Hochleistungsrechenclustern oder Low-Level-Compilern.
• Solides Wissen über Virtualisierung und Containerisierung (Docker).
• Hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in einem anspruchsvollen und sich ständig verändernden Bereich wie Künstliche Intelligenz.

Zusätzlicher Wert:

• Dr.-Ing. oder PhD in Informatik, Elektrotechnik, Computertechnik, Physik, mathematischen Wissenschaften oder einem anderen verwandten rechenintensiven Bereich.
• Praktische Erfahrung mit neuromorpher Hardware (z.B. SpiNNaker, Intel Loihi, IBM TrueNorth usw.).
• Teilnahme an Forschungsarbeiten im Zusammenhang mit neuromorphem Rechnen oder maschinellem Lernen.
• Erfahrung in der Bereitstellung von Machine Learning- oder neuromorphen Modellen im großen Maßstab.
• Solides Verständnis von symbolischen Architekturen.
• Vertrautheit mit kombinatorischen Optimierungsalgorithmen.
• Starker mathematischer Hintergrund.
• Aktive Mitwirkung bei Github oder einer anderen Hosting-Softwareentwicklung mit Versionskontrolle.

Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gehalt mit Umzugsleistungen in einem flexiblen und integrativen Arbeitsumfeld. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und begrüßen daher Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Nationalitäten und Erfahrungen.

Senioritätsgrad: Einstiegsniveau

Beschäftigungsart: Vollzeit

Berufsbereich: Ingenieurwesen und Informationstechnologie

Branchen: Computerhardware-Herstellung