AI Research Engineer / ML Researcher.
About the role
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.
Aufgaben
- 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
Qualifikation
Master- oder PhD-Studium
Informatik, Mathematik, Data Science, Computational Design
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
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.
Benefits
- 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/in/h-yi/
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