Konzeption und Weiterentwicklung der KI-Kernarchitektur für generative Bildmodelle mit Fokus auf architekturspezifische Anwendungsfälle.
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Verantwortet Logistik-Features von der Idee bis Production und steuert Agents über Specs, mit Evals, Guardrails und Qualitätsprüfung.
Sie arbeiten als Senior AI Engineer und sind Teil eines Teams, das an interdisziplinären AI-Projekten über verschiedene Fachbereiche hinweg
Verantwortet Architektur und Qualitätsstandards einer regulierten FinTech-Softwareentwicklung und baut agentische KI-Workflows mit Evaluation und Guardrails.
is mostly focused on shipping AI product features, with some AI systems and infrastructure work where needed.
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RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
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Warum dieser Job gelistet ist
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Konzeption und Weiterentwicklung der KI-Kernarchitektur für generative Bildmodelle mit Fokus auf architekturspezifische Anwendungsfälle. Entwicklung, Training und Optimierung von generativen Deep-Learning-Modellen (insbesondere Diffusion Models, UNet-Architekturen, Transformer-basierte Ansätze, Latent Diffusion). Implementierung und Evaluation von Fine-Tuning- und Adaptionsmethoden wie LoRA, DreamBooth-ähnlichen Verfahren und domänenspezifischem Transfer Learning.
Forschung an kontrollierbaren Generationsmechanismen, z. B. regionsbasierte Steuerung, material- und texturbasierte Konditionierung sowie struktur- und kontextbewusste Bildsynthese. Aufbau und Pflege skalierbarer Trainings- und Experimentierpipelines (z.
B. PyTorch, GPU-Cluster, automatisierte Experimente). Systematische wissenschaftliche Validierung der entwickelten Modelle durch Benchmarking, Ablationsstudien sowie qualitative und quantitative Evaluationsmethoden.
Analyse, Aufbereitung und Kuratierung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen im architektonischen Kontext. Dokumentation von Forschungsergebnissen und methodischen Entscheidungen zur Sicherstellung von Reproduzierbarkeit und Wissenstransfer. Enge Zusammenarbeit mit dem Produkt-, Frontend- und Backend-Team, um Forschungsergebnisse in produktionsnahe KI-Systeme zu überführen.
Technische Unterstützung bei der Antragstellung und Durchführung von Forschungs- und Förderprojekten (z. B. IGP, KMU innovativ, EU-Programme).
Beobachtung und Bewertung aktueller Forschungsentwicklungen im Bereich generative KI und Ableitung relevanter Innovationspotenziale Qualifikation Abgeschlossenes Master- oder PhD-Studium in Informatik, Mathematik, Data Science, Computational Design oder einer vergleichbaren Disziplin. Zwingende Expertise in generativer KI für Bilder, insbesondere im Training von Deep-Learning-Modellen. Nachweisbare praktische und/oder wissenschaftliche Erfahrung mit Diffusion Models, Transformern, UNet-Architekturen, Latent Diffusion Models sowie LoRA.
Sehr gutes Verständnis von Deep-Learning-Methoden, Modellarchitekturen, Trainingsstrategien und Evaluierungsverfahren. Erfahrung im Umgang mit Forschungs- und Experimentier-Workflows, Reproduzierbarkeit und systematischer Modellbewertung. Starkes analytisches Denkvermögen sowie Interesse an der Verbindung von wissenschaftlicher Forschung und produktnaher Anwendung.
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und hohe intrinsische Motivation, neue KI-Ansätze zu erforschen und zur Reife zu bringen.
Eine durch Fördergelder gesicherte befristet und potenziell langfristige Beschäftigungsperspektive. Direkte Einflussnahme auf ein zukunftsweisendes Deep-Tech-Forschungsprojekt. Anteilsaneignung (Equity): Die Zuteilung von Unternehmensanteilen ist verhandelbar und Teil des Kompensationspakets.
Chance auf CTO-Rolle. Wettbewerbsfähige Vergütung (verhandelbar). Start ist 1.
September 2026 Bewerbung ab sofort Gründer: Han Cheol Yi https:/www.linkedin.com
Suche AI Engineer zur Durchführung von FFplus Förderprojekt. Projektstart: 1. September.
Förderprojekt in Kooperation mit KI Zentrum RWTH Aachen. Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen Entwicklung neuartiger generativer Bildmodelle und Trainingspipelines für architekturspezifische Anwendungsfälle. Forschung an kontrollierbaren, regions- und materialbasierten Generationsmethoden als Alleinstellungsmerkmal der Plattform.
Durchführung systematischer Experimente, Benchmarking und qualitativer sowie quantitativer Evaluierungen. Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsreife KI-Systeme. Verantwortung für die wissenschaftliche Substanz der Forschungsprojekte Positionierung als wissenschaftliches Herzstück der KI-Forschung innerhalb des Kernteams.
Mission: Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen. Du bist wissenschaftliches Herzstück der Forschungsprojekte.
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