Research Engineer in Machine Learning for Systems
Research Engineer in Machine Learning for Systems

Research Engineer in Machine Learning for Systems

Berlin Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Université du Luxembourg

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Systeme und führe innovative Forschungsprojekte durch.
  • Arbeitgeber: Die Universität Luxemburg ist ein internationales Forschungszentrum mit einem Fokus auf Sicherheit und Zuverlässigkeit.
  • Mitarbeitervorteile: Moderne Ausstattung, internationale Atmosphäre und enge Verbindungen zur Industrie.
  • Warum dieser Job: Sei Teil eines spannenden Startups und arbeite an bahnbrechenden KI-Technologien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit KI-Frameworks erforderlich.
  • Andere Informationen: Frühzeitige Bewerbungen werden empfohlen; Vielfalt und Inklusion sind zentrale Werte der Universität.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

The University of Luxembourg is an international research university with a distinctly multilingual and interdisciplinary character.

The Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust ( SnT ) at the University of Luxembourg is a leading international research and innovation centre in secure, reliable and trustworthy ICT systems and services.

We play an instrumental role in Europe by fueling innovation through research partnerships with industry, boosting R&D investments leading to economic growth, and attracting highly qualified talent.Welook forresearchers from diverse academic backgrounds to contribute to our projects in areas such as : Network Security, Information Assurance, Model-driven Security, Cloud Computing, Cryptography, Satellite Systems, Vehicular Networks, and ICT Services & Applications.

Your role

The University of Luxembourg is seeking a passionate and entrepreneurial Research Engineer to join a cutting-edge applied research initiative funded by the FNR JUMP programme at the SnT research centre and to join SEDAN group ( https : / / / snt-en / research-groups / sedan ). The successful candidate will work closely with the project lead and team to explore and commercialize innovations at the intersection of AI systems and machine learning, with a goal to spin out a deep-tech startup.

This is a unique opportunity for someone with both technical expertise and startup ambitions to be part of a venture creation process grounded in world-class research. You will play a central role in building and scaling ML-based systems using modern AI technologies and frameworks.

Moreover, this role is a unique chance to work on transformative AI technologies with the support of SnT\’s leading infrastructure and ecosystem, to have a c lose collaboration with experienced researchers and entrepreneurs and it is also t he opportunity to co-found a startup and play a leadership role in its technical and business development with a ccess to state-of-the-art compute resources, funding, and mentorship

Your Responsibilities :

  • Lead the design, development, and optimization of scalable AI inference pipelines
  • Implement and experiment with LLMs, GNNs, multi-modal AI, and vision models
  • Apply techniques such as quantization, pruning, distillation, sparsity, and parallelism to improve model efficiency
  • Work with deployment tools such as ONNX, TensorRT, cuDNN, vLLM, and SGLang for fast and reliable inference
  • Design and scale infrastructure on cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP
  • Collaborate in both academic and entrepreneurial directions – preparing publications, prototypes, and pitch decks
  • Participate in strategy development for the formation and early growth of a spin-off company

Your profile

  • A Master\’s degree or PhD in Computer Science, Machine Learning, Electrical Engineering, or a related field
  • Strong experience in building and optimizing AI systems using PyTorch, TensorFlow, or JAX
  • Practical knowledge of NVIDIA GPU programming (CUDA) and experience with inference toolchains
  • Familiarity with distributed training / inference, AI system bottlenecks, and performance tuning
  • Prior experience with cloud computing and AI system deployment in production settings
  • An entrepreneurial mindset and desire to contribute to founding a startup based on the project\’s technology
  • Excellent programming skills and ability to independently drive technical innovation
  • Strong communication skills and fluency in English (written and spoken)

We offer

  • Multilingual and international character. Modern institution with a personal atmosphere. Staff coming from 90 countries. Member of the \“University of the Greater Region\“ (UniGR)
  • A modern and dynamic university. High-quality equipment. Close ties to the business world and to the Luxembourg labour market. A unique urban site with excellent infrastructure
  • A partner for society and industry. Cooperation with European institutions, innovative companies, the Financial Centre and with numerous non-academic partners such as ministries, local governments, associations, NGOs

How to apply

Applications should include :

Early application is highly encouraged, as the applications will be processed upon reception. Please apply ONLINE formally through the HR system. Applications by Email will not be considered.

The University of Luxembourg is committed to achieving gender parity among its staff. Should candidates present equivalent profiles, preference will be given to female candidates in all departments where gender parity is not yet achieved.

The University of Luxembourg embraces inclusion and diversity as key values. We are fully committed to removing any discriminatory barrier related to gender, and not only, in recruitment and career progression of our staff.

General information :

  • Contract Type : Fixed Term Contract 12 Month
  • Location : Kirchberg Campus
  • Internal Title : Research and development specialist
  • Job Reference : UOL07554

Machine Learning Engineer • Biesdorf, DE

#J-18808-Ljbffr

Research Engineer in Machine Learning for Systems Arbeitgeber: Université du Luxembourg

Die Universität Luxemburg ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und internationale Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter aus über 90 Ländern zusammenarbeiten. Mit einem starken Fokus auf Forschung und Innovation im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien, bietet die Universität nicht nur Zugang zu modernster Infrastruktur und Ressourcen, sondern auch vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Die enge Zusammenarbeit mit der Industrie und die Möglichkeit, an der Gründung eines Start-ups mitzuwirken, machen diese Position besonders attraktiv für kreative und unternehmerisch denkende Talente.
Université du Luxembourg

Kontaktperson:

Université du Luxembourg HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Research Engineer in Machine Learning for Systems

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Forschung oder im Bereich Machine Learning tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.

Tipp Nummer 2

Engagiere dich in relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und KI beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du an Projekten arbeitest, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von KI-Systemen demonstrieren. Zeige konkrete Beispiele, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast.

Tipp Nummer 4

Informiere dich über die aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich Machine Learning und KI. Dies zeigt dein Interesse und deine Leidenschaft für das Thema und kann dir helfen, in Gesprächen mit dem Team zu glänzen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Engineer in Machine Learning for Systems

Maschinenlernen
Künstliche Intelligenz
Programmierung in Python
Erfahrung mit PyTorch
Erfahrung mit TensorFlow
CUDA-Programmierung
Cloud Computing (AWS, Azure, GCP)
Optimierung von KI-Systemen
Entwicklung von Inferenz-Pipelines
Vertrautheit mit LLMs und GNNs
Modellkompressionstechniken (Quantisierung, Pruning, Distillation)
Distributed Training und Inference
Technische Innovationsfähigkeit
Starke Kommunikationsfähigkeiten
Unternehmerisches Denken

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Research Engineer in Machine Learning wichtig sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.

Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation und Eignung für die Position betont. Gehe darauf ein, wie deine Erfahrungen im Bereich KI und maschinelles Lernen mit den Projekten des SnT übereinstimmen und welche Ideen du zur Gründung eines Startups beitragen kannst.

Betone technische Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar und präzise darstellst. Erwähne spezifische Technologien und Frameworks, die du beherrschst, wie PyTorch, TensorFlow oder CUDA, und gib Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast.

Füge relevante Dokumente hinzu: Achte darauf, alle erforderlichen Dokumente beizufügen, einschließlich deines Lebenslaufs, relevanter Zeugnisse und eventuell Publikationen. Überprüfe, ob du alle Informationen vollständig und korrekt angegeben hast, bevor du deine Bewerbung einreichst.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Université du Luxembourg vorbereitest

Verstehe die Forschungsrichtung

Informiere dich über die aktuellen Projekte und Forschungsschwerpunkte des SnT, insbesondere im Bereich der KI-Systeme und maschinelles Lernen. Zeige während des Interviews, dass du die Ziele und Herausforderungen der Forschungsgruppe verstehst.

Technische Fähigkeiten demonstrieren

Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow oder JAX zu erläutern. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen zu teilen, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.

Entrepreneurial Mindset zeigen

Da die Position auch unternehmerische Ambitionen erfordert, solltest du deine Ideen zur Gründung eines Startups und zur Kommerzialisierung von Technologien präsentieren. Überlege dir, wie du zur Entwicklung einer Spin-off-Firma beitragen kannst.

Kommunikationsfähigkeiten betonen

Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Unternehmern erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, komplexe technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, sowohl auf Englisch als auch in anderen Sprachen, falls möglich.

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  • Research Engineer in Machine Learning for Systems

    Berlin
    Vollzeit
    36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-08-09

  • Université du Luxembourg

    Université du Luxembourg

    1000 - 5000
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