Konzeption und Weiterentwicklung der KI-Kernarchitektur für generative Bildmodelle mit Fokus auf architekturspezifische Anwendungsfälle.
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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
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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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