Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Video-Modelle und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI mit einer kreativen und kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und 25 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Vollständig remote oder hybrides Arbeiten mit tollen Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Video-Generierung und beeinflusse Produkte weltweit.
- Qualifikationen: Erfahrung in Deep Learning, Python und PyTorch erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
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, Videobasismodelle zu entwickeln und zu optimieren, die realistische, kontrollierbare und emotional ausdrucksstarke synthetische Menschen in großem Maßstab ermöglichen. Dies ist angewandte Forschung mit direktem Produktimpact.
Was Sie tun werden
- Sie werden End-to-End-Forschungs- und Ingenieurprojekte leiten und umsetzen, von der Hypothese bis zur Produktionsauswirkung. Dazu gehört:
- 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
- Entwurf 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 verteilt trainierenden Systemen (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
Unser Stack
- 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 aufgeben
- Sie kommunizieren klar und präsentieren Ergebnisse wissenschaftlich
- Sie arbeiten unabhängig, aber kooperieren aktiv über Teams hinweg
Vorteile
- 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 Research Engineer - Video Foundation Models (Pre - Training) Arbeitgeber: Synthesia
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Video-Generierungsmodelle konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig auf individuelle Wachstumschancen und eine ausgewogene Work-Life-Balance Wert legen. Genießen Sie die Flexibilität eines vollständig remote Arbeitsmodells oder die Option auf hybrides Arbeiten in unseren Büros in London, Amsterdam, Zürich oder München, ergänzt durch ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und zahlreiche Zusatzleistungen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Research Engineer - Video Foundation Models (Pre - Training) erhalten könnten
✨Workshop und Konferenzen nutzen
In der Grundlagenforschung ist es wichtig, auf Konferenzen und Workshops sichtbar zu sein. Nimm an lokalen und internationalen Veranstaltungen teil, um dein Netzwerk zu erweitern und potenzielle Arbeitgeber wie Synthesia kennenzulernen. Zeige dein Interesse und sprich mit Forschern über Projekte, die dich interessieren.
✨Forschungsgemeinschaften beitreten
Schau dir spezifische Forschungsgemeinschaften und -netzwerke in deinem Bereich an. Diese Plattformen sind oft eine goldene Quelle für Jobangebote in der Grundlagenforschung und können dir helfen, mit wichtigen Akteuren in Kontakt zu treten. Aktiv in Foren und Diskussionsgruppen zu sein, bringt deinen Namen ins Gespräch!
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Wenn du dich für eine Vollzeitstelle bewirbst, betone praktische Erfahrungen, die du in deinen vorherigen Projekten gesammelt hast. Zeige, wie deine Forschungsergebnisse zur Weiterentwicklung des jeweiligen Themas beigetragen haben. Das geht über Lebenslauf und Bewerbung hinaus – sprich konkret über deine Erfolge in Gesprächen!
✨Direkte Bewerbung bei Synthesia
Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um bei Synthesia direkt zu bewerben! Wir wissen, dass direkte Bewerbungen oft besser ankommen als über Jobportale. Besuche unsere Website, um mehr über offene Stellen in der Grundlagenforschung zu erfahren und deinen Ansatz auf die Bedürfnisse von Synthesia anzupassen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Research Engineer - Video Foundation Models (Pre - Training) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Betone deine Forschungsprojekte:In der Grundlagenforschung ist es super wichtig, konkrete Forschungsprojekte zu präsentieren. Nutze deinen Lebenslauf, um relevante Studien oder Experimente hervorzuheben, an denen du gearbeitet hast. Zeige, welche Methoden und Ergebnisse du erzielt hast und wie sie zum Fachgebiet beigetragen haben.
Verlinke zu deinen Publikationen:Falls du bereits Artikel oder Studien veröffentlicht hast, mach sie in deiner Bewerbung leicht zugänglich. Setze Links zu deinen Publikationen ein, sodass wir sie schnell finden und deine schriftlichen Fähigkeiten und dein Fachwissen schätzen können.
Motivation und Forschungsliebe zeigen:In deinem Anschreiben solltest du klar machen, warum dich Grundlagenforschung begeistert und wie du dazu beitragen willst. Teile uns mit, welche Themen dich besonders interessieren und warum du denkst, dass Synthesia der richtige Ort für deine Forschung ist. Wir lieben es, wenn Bewerber leidenschaftlich sind!
Verwende ein strukturiertes CV-Format:Ein klar strukturiertes CV macht es uns leichter, deine akademischen und beruflichen Stationen nachzuvollziehen. Achte darauf, deine Ausbildung, Forschungsstellungen und relevante Praktika in chronologischer Reihenfolge anzuordnen und die wichtigsten Punkte prägnant zusammenzufassen. Vergiss nicht, auch deine technischen Fähigkeiten zu erwähnen, die in der Grundlagenforschung wichtig sind, wie Datenanalyse oder experimentelle Techniken.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Synthesia vorbereitet
✨Vertraut mit den neuesten Trends
In der Grundlagenforschung ist es wichtig, dass wir über die neuesten Entwicklungen in unserem Fachgebiet informiert sind. Mach dich mit den recent veröffentlichten Studien und Trends vertraut, um im Interview gezielt nachzufragen und dein Interesse zu zeigen.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Falls du bereits an Projekten oder Forschungsarbeiten beteiligt warst, bringe eine gut strukturierte Präsentation oder Portfolio mit. Dies hilft uns, deine Fähigkeiten und Leistungen besser zu beurteilen und gibt dir die Möglichkeit, deine Erfolge hervorzuheben.
✨Bereite dich auf methodische Fragen vor
In der Grundlagenforschung könnten technische Fragen zu den Forschungsmethoden, die du genutzt hast, aufkommen. Sei bereit, über statistische Analysen oder experimentelle Designs zu sprechen, um deine Expertise zu demonstrieren.
✨Motivation und langfristige Ziele klar darstellen
Da es sich um eine Vollzeitposition handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig engagiert bist. Sei darauf vorbereitet zu erläutern, warum du gerade bei Synthesia arbeiten möchtest und wie du deine Karriere in der Grundlagenforschung siehst.
