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Giotto.ai
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51 – 200 Mitarbeitende
HardwareKünstliche IntelligenzUnternehmen
Giotto.ai ist ein Schweizer Unternehmen für künstliche Intelligenz, das souveräne Reasoning-Technologie für den Einsatz in Unternehmen entwickelt. Das Angebot kombiniert Giotto 1, ein auf hohe Schlussfolgerungsfähigkeit ausgelegtes Modell, das auf einer einzigen GPU betrieben werden kann, mit einem KI-Betriebssystem, das einen Assistenten, Dokumenten- und Code-Tools, Integrationen, Agenten und Monitoring vereint. Organisationen können über Giottos europäische Cloud auf die Plattform zugreifen, sie auf privaten GPUs bereitstellen oder zertifizierte Giotto-Ready-Hardware-Appliances nutzen. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, regulierten und technisch ausgerichteten Teams mehr Kontrolle über Datenresidenz, Infrastruktur und private KI-Bereitstellungen zu geben.
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Stellen im Unternehmen

Junior Machine-Learning-Ingenieur – Hybrid, Lausanne

Giotto.ai sucht einen Junior Machine-Learning-Ingenieur in Lausanne zur Entwicklung und Bereitstellung Transformer-basierter KI-Systeme. Die Position konzentriert sich auf Python-Anwendungen, Datenpipelines und produktionsreife Modelldienste.

CHSchweizHybridVollzeitJuniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
CloudDockerKubernetesLinuxPythonPyTorchRay

Beschreibung

  • Python-Komponenten für Machine-Learning-Anwendungen entwickeln und pflegen
  • Transformer-basierte Modelle integrieren, feinabstimmen und bewerten
  • An Datenverarbeitungs-, Trainings- und Inferenzpipelines mitwirken
  • Bei der Bereitstellung von Modellen als zuverlässige Anwendungen und Dienste unterstützen
  • Modellleistung, Latenz und Ressourcenverbrauch überwachen und optimieren
  • Tests erstellen und Codequalität, Dokumentation und Reproduzierbarkeit unterstützen
  • Probleme an den Schnittstellen von Modellen, Software und Infrastruktur beheben
  • Mit Forschenden zusammenarbeiten, um experimentellen Code in wartbare Systeme zu überführen
  • Ein Verständnis für die Bereitstellung von KI-Workloads in Cloud-, privaten und On-Premises-Infrastrukturen entwickeln

Anforderungen

  • Abgeschlossenes oder nahezu abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Software Engineering oder einer verwandten technischen Fachrichtung
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Praktische Erfahrung mit PyTorch oder einem anderen aktuellen Machine-Learning-Framework
  • Gute Kenntnisse großer Sprachmodelle und Transformer-Architekturen
  • Verständnis von Softwareentwicklungspraktiken wie Tests, Versionskontrolle und wartbarem Code
  • Relevante Erfahrung aus einer Abschlussarbeit, einem Praktikum, Universitätsprojekt, Open-Source-Beitrag oder persönlichen Projekt
  • Pragmatische Herangehensweise an die Problemlösung und Bereitschaft, über den gesamten Technologiestack hinweg zu arbeiten
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und kollaborativer Arbeitsstil
  • Erfahrung mit Hugging Face, Docker, APIs oder Linux
  • Vertrautheit mit vLLM, Ray, Kubernetes oder Cloud-GPU-Infrastrukturen
  • Erfahrung bei der Bereitstellung eines Machine-Learning-Modells oder einer entsprechenden Anwendung
  • Verständnis von Modellinferenz, verteilter Datenverarbeitung oder Leistungsoptimierung
  • Erfahrung mit CI/CD, Experiment-Tracking oder Datenpipelines
  • Open-Source-Beiträge oder andere relevante technische Projekte

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Regelmäßige Zusammenarbeit im Lausanner Büro
  • Praktische Einblicke in Modellinferenz, Datenpipelines, APIs, GPU-Infrastruktur und Produktivbereitstellung
  • Zusammenarbeit mit Forschungs- und Engineering-Teams
  • Praktische Gelegenheit, KI-Systeme zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen
  • Lernmöglichkeiten zu KI-Workloads in Cloud-, privaten und On-Premises-Infrastrukturen

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