Machine Learning Engineer (m/f/d)

Diese Position basiert in Bulgarien mit hybriden oder Remote-Arbeitsoptionen. Bewerber müssen über eine gültige Arbeits-/Aufenthaltserlaubnis für den jeweiligen Standort verfügen. Chaos ist ein führendes globales Softwareunternehmen, das erstklassige Visualisierungs- und Designlösungen anbietet und kreativen Köpfen ermöglicht, Ideen zum Leben zu erwecken. Seit über zwanzig Jahren entwickelt Chaos innovative Technologien, die mehreren Branchen dienen, darunter Architektur und Design, Medien und Unterhaltung sowie Produkt-E-Commerce. Die Lösungen von Chaos helfen Architekten, Designern, VFX-Künstlern/Animatoren und anderen kreativen Fachleuten, Ideen auszutauschen, Arbeitsabläufe zu optimieren und immersive Erlebnisse zu schaffen.

Der Machine Learning Engineer treibt die Innovation, Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Lösungen im gesamten Produktportfolio von Chaos voran, einschließlich Software wie Enscape, V-Ray, Veras und mehr. Die Rolle beeinflusst direkt Bereiche wie Bildverbesserung, agentische Unterstützung, Asset-Generierung, Rendering-Verbesserungen und intuitive 3D-Design-Interaktionen, indem sie die Lücke zwischen modernster ML-Forschung und produktionsbereiter Software überbrückt.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwerfen, Entwickeln und Optimieren von Machine-Learning-Modellen in einer oder mehreren Lösungen, einschließlich Asset-Generierung und -Erfassung, Renderverbesserung, Szenenintelligenz, agentischen Design-Workflows und intuitiven Design-Interaktionen.
• Untersuchen und Einbringen von Techniken aus verschiedenen Bereichen der KI-Forschung, wie Diffusion, Superauflösung, bedingte Generierung sowie neuronales und differenzierbares Rendering, in die Hände der Künstler.
• Bewerten, integrieren und orchestrieren von handelsüblichen Drittanbieter-Grundmodellen zur Beschleunigung der Funktionsentwicklung und -bereitstellung.
• Mentor für andere Ingenieure sein und zum Wachstum des Wissens und der Expertise des Teams im Bereich Machine Learning beitragen.
• Mit funktionsübergreifenden Teams und unserem ML-Produktmanager zusammenarbeiten, um die Produktanforderungen und den Umfang der Bereitstellung von Lösungen an die Produktteams zu definieren.
• Eng mit unserem MLOps-Ingenieur zusammenarbeiten, um Pipelines für verteiltes Training, Inferenzoptimierung/-quantisierung/-bereitstellung, Experimentverfolgung, Modellversionierung & Validierung und Bereitstellung in der Cloud (AWS/Azure/GCP) zu entwickeln und zu pflegen.
• Geeignete Modellbewertungstests, Datenkuratierungsprozesse implementieren und Bewusstsein für Datensatzrechte sowie verantwortungsvolle KI/Governance anwenden.
• Aktuell bleiben und Wissen über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning, generative KI, natürliche Sprachverarbeitung und 3D-Visualisierung teilen sowie modernste Techniken implementieren, um unsere Lösungen zu verbessern.
• Sicherstellen, dass hochwertiger Code und Dokumentation erstellt werden, wobei bewährte Verfahren in der Softwareentwicklung und im Machine Learning befolgt werden.

AnforderungenErforderliche Erfahrung

• Über 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und deren Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
• Starke Expertise in einem oder mehreren relevanten Bereichen, einschließlich: generative KI / Grundmodelle, Diffusion, NLP/LLMs, 3D-Computergrafik, Geometrieverarbeitung, Asset-Generierung und Szenenverständnis.
• Beherrschung von Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch ist erforderlich.
• Kenntnisse in anderen Sprachen wie C++, C# und TypeScript sowie MLOps-Systemen wie MLFlow, RunPod sind wünschenswert.
• Master/PhD in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Bereich (oder nachweisbare Gleichwertigkeit) wird stark bevorzugt.

Werkzeuge & Systeme

Tägliche Vertrautheit mit den Kernwerkzeugen wird erwartet. Erfahrung mit dem Rest ist vorteilhaft, aber keine Voraussetzung; wir freuen uns, die richtige Person auf den neuesten Stand zu bringen.

Kern (täglich verwendet): Python und PyTorch, mit einem Experimentverfolgungstool wie MLflow oder Weights & Biases. Praktische Erfahrung mit KI-unterstützten Entwicklungstools (z.B. Claude Code, Codex) in den Bereichen Codierung, CI und Testing. Nützlich: APIs von Grundmodellen (OpenAI, Claude); effiziente/lokale LLM-Inferenz (llama.cpp, vLLM); ein DCC/3D-Paket (Blender, 3ds Max oder Maya); und node-basierte Diffusionspipelines (ComfyUI). Schön zu haben: Unsere Cloud- und ML-Plattform (GCP, GKE, Vertex AI); Datenversionierung (DVC); Inferenzoptimierung und -bereitstellung (TensorRT, Triton); neuronales Rendering und Strahlungsfelder (nerfstudio, gsplat); und differenzierbares Rendering (Mitsuba).Erforderliche Fähigkeiten

• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
• Komplizierte KI/ML-Konzepte und technische Abwägungen einfach zu erklären.
• Echte Neugier auf KI-Forschung und die Fähigkeit, nützliche Werkzeuge von Trends zu unterscheiden.
• Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Teammitglieder zu führen und zu betreuen.

Wir begrüßen Menschen, die Teamarbeit schätzen, ihre Verpflichtungen einhalten und neugierig sind, neue Wege zur Meisterschaft zu erkunden. Wenn Sie glauben, dass Sie gut zu der Stelle passen, senden Sie uns einfach Ihren Lebenslauf auf Englisch. Nur ausgewählte Kandidaten werden kontaktiert. Die Vertraulichkeit aller Bewerbungen ist gewährleistet.