Senior Research Engineer Multimodal & Video Foundation Model (100% Remote)

Join Tether und gestalten Sie die Zukunft der digitalen Finanzen. Bei Tether bauen wir nicht nur Produkte, wir leiten eine globale Finanzrevolution ein. Unsere innovativen Lösungen ermöglichen es Unternehmen – von Börsen und Wallets bis hin zu Zahlungsabwicklern und Geldautomaten – Reserve-Token nahtlos über Blockchains zu integrieren.

Als Mitglied des KI-Modellteams werden Sie Innovationen in der Architekturentwicklung für hochmoderne Modelle verschiedener Größen vorantreiben, einschließlich kleiner, großer und multimodaler Systeme. Ihre Arbeit wird die Intelligenz verbessern, die Effizienz steigern und neue Fähigkeiten einführen, um das Feld voranzubringen.

Sie werden über tiefgehende Expertise in der Architektur von Video-Generierungsmodellen mit einem praktischen, forschungsgetriebenen Ansatz verfügen. Ihre Mission ist es, neuartige Techniken und Algorithmen zu erkunden und umzusetzen, die zu bahnbrechenden Fortschritten führen: Datenkuratierung, Stärkung von Baselines, Identifizierung und Behebung bestehender Engpässe im Pre-Training, um die Grenzen der Modellleistung zu erweitern.

• Pionierarbeit in multimodalen und videozentrierten Forschungen, die schnell vorankommen und neue Wege beschreiten.
• Entwurf und Implementierung neuartiger KI-Architekturen für multimodale Sprachmodelle, die Text-, Bild- und Audiomodalitäten integrieren.
• Entwicklung skalierbarer Trainings- und Inferenzpipelines, die für großangelegte multimodale Datensätze und verteilte GPU-Systeme optimiert sind.
• Optimierung von Systemen und Algorithmen für effiziente Datenverarbeitung, Modellausführung und Pipeline-Durchsatz.
• Erstellung modularer Werkzeuge zur Vorverarbeitung, Analyse und Verwaltung multimodaler Datenassets (z.B. Bilder, Videos, Texte).
• Kollaboration mit Forschungs- und Ingenieurteams zur Umsetzung neuester Modellinnovationen in produktionsreife Lösungen.
• Prototyping generativer KI-Anwendungen, die neue Fähigkeiten multimodaler Grundmodelle in realen Produkten demonstrieren.
• Entwicklung von Benchmarking-Tools zur rigorosen Bewertung der Modellleistung über verschiedene multimodale Aufgaben hinweg.

Erforderliche Qualifikationen:

• Abschluss in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Expertise in Python & Pytorch, einschließlich praktischer Erfahrung mit dem gesamten Entwicklungspipeline von der Datenverarbeitung bis zur Optimierung.
• Erfahrung mit großangelegten Textdaten oder (Bonus) interleaved Daten, die Audio, Video, Bilder und/oder Text umfassen.
• Direkte praktische Erfahrung in der Entwicklung oder Benchmarking mindestens eines der folgenden Themen: LLMs, Vision Language Models, Audio Language Models, generative Videomodelle.

Wünschenswerte Fähigkeiten:

• Doktortitel in Computer Vision, Machine Learning, NLP, Informatik, angewandter Statistik oder einem eng verwandten Bereich.
• Nachgewiesene Expertise in Computer Vision, Video-Generierungsgrundmodellen und/oder multimodaler Forschung.
• Erstautor-Publikationen auf führenden KI-Konferenzen wie CVPR, ICCV, ECCV, ICML, ICLR, NeurIPS usw.

Wichtige Informationen für Bewerber: Rekrutierungsbetrug ist zunehmend verbreitet. Um sich zu schützen, beachten Sie bitte Folgendes bei der Bewerbung:

• Bewerben Sie sich nur über unsere offiziellen Kanäle. Wir nutzen keine Drittanbieter-Plattformen oder Agenturen für die Rekrutierung, es sei denn, dies wird ausdrücklich angegeben.
• Überprüfen Sie die Identität des Recruiters. Alle unsere Recruiter haben verifizierte LinkedIn-Profile.
• Seien Sie vorsichtig bei ungewöhnlichen Kommunikationsmethoden. Wir führen keine Interviews über WhatsApp, Telegram oder SMS.
• Überprüfen Sie die E-Mail-Adressen. Alle Kommunikation von uns erfolgt von E-Mails, die auf @tether.to oder @tether.io enden.
• Wir werden niemals um Zahlungen oder finanzielle Details bitten. Wenn jemand während des Einstellungsprozesses nach persönlichen finanziellen Informationen oder Zahlungen fragt, handelt es sich um einen Betrug.