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Gramian Consulting
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BeratungLogistikMarketing
Gramian Consulting ist ein Remote-First-Beratungsunternehmen mit Schwerpunkt auf Engineering-, Daten- und KI-Talenten. Das Unternehmen unterstützt Organisationen dabei, ihre technischen Kapazitäten durch Talentverstärkung, Recruiting, dedizierte Teams und die Verwaltung von Auftragnehmern auszubauen. Zu den Leistungen gehören außerdem das Training und Fine-Tuning großer Sprachmodelle (LLMs), KI-Agenten und -Assistenten, MLOps sowie KI-Infrastruktur. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen die berufliche Entwicklung Einzelner durch Mentoring- und Bildungsprogramme zu Themen wie Karrierevorbereitung, Interviewvorbereitung und Orientierung auf internationalen Märkten. Die Arbeit verbindet praktische Erfahrung in Engineering und Recruiting, um Kunden beim Aufbau technischer Teams und bei der Anwendung von KI für geschäftliche Anforderungen zu unterstützen.
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Staff Research Engineer für KI und maschinelles Lernen – Remote in Vietnam

Leiten Sie die Forschung an KI-Systemen der Spitzenklasse für Gramian Consulting, eine Beratung für IT-Professional-Services und Engineering-Talente. Entwickeln Sie Experimente, Prototypen, Evaluierungen und skalierbare Innovationen im maschinellen Lernen.

VNVietnamRemoteVertragLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur
Python

Beschreibung

  • Untersuchen Sie die Fähigkeiten, Grenzen und Trainingstechniken von KI-Systemen der Spitzenklasse.
  • Definieren Sie Forschungsfragen, die KI-Produkte, Plattformen und die technische Strategie voranbringen.
  • Untersuchen Sie die synthetische und agentenbasierte Datengenerierung, Reinforcement Learning, Post-Training, Modellverständnis, Benchmarking und Evaluierungsmethoden.
  • Verfolgen Sie Fortschritte im maschinellen Lernen und identifizieren Sie Möglichkeiten für bedeutende technische Beiträge.
  • Erstellen Sie Forschungsdatensätze, Experimente, Prototypen, Tools und Evaluierungs-Frameworks auf wissenschaftlichem Niveau.
  • Trainieren, testen und bewerten Sie Modelle mit aktuellen Technologien für KI und maschinelles Lernen.
  • Interpretieren Sie experimentelle Ergebnisse und ziehen Sie evidenzbasierte Schlussfolgerungen.
  • Entwickeln Sie zuverlässige Verfahren für Datenqualität, Reproduzierbarkeit, Versuchsplanung und Evaluierung.
  • Führen Sie Forschungshypothesen durch iterative Experimente zu validierten technischen Erkenntnissen.
  • Arbeiten Sie mit den Teams aus Forschung, Engineering, Produktentwicklung und Operations zusammen, um Erkenntnisse praktisch anzuwenden.
  • Präsentieren Sie technische Erkenntnisse vor Fachpublikum und funktionsübergreifenden Teams.
  • Unterstützen Sie bei Bedarf technische Berichte, Veröffentlichungen, Open-Source-Initiativen, Workshops oder Konferenzen.
  • Mentorieren Sie Ingenieurinnen, Ingenieure und Forschende und beteiligen Sie sich an technischen Reviews und Diskussionen.

Anforderungen

  • Promotion oder Masterabschluss in Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Informatik oder einer eng verwandten technischen Fachrichtung.
  • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung, darunter umfangreiche Erfahrung im Research Engineering für maschinelles Lernen oder KI-Systeme der Spitzenklasse.
  • Fundierte Kenntnisse der Grundlagen des maschinellen Lernens sowie praktische Erfahrung in der Versuchsplanung, dem Training und der Evaluierung von Modellen oder dem Aufbau von KI-Systemen.
  • Forschungserfahrung in synthetischer oder agentenbasierter Datengenerierung, Reinforcement Learning oder Post-Training, Modellverständnis, KI-Evaluierung, Benchmarks oder KI-Agenten und Systemen mit Tool-Nutzung.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse sowie die Fähigkeit, in Forschungsumgebungen zu implementieren, zu testen und schnell iterativ zu arbeiten.
  • Erfahrung mit modernen Frameworks, Tools und Forschungs-Workflows für KI und maschinelles Lernen.
  • Ausgeprägtes wissenschaftliches Urteilsvermögen in Bezug auf experimentelle Genauigkeit, Datenqualität, Reproduzierbarkeit und evidenzbasierte Entscheidungen.
  • Ausgezeichnete technische Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, selbstständig über Forschungs- und Engineering-Teams hinweg zu arbeiten.

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