10a Labs

22.10.2026

Machine Learning Engineer

Vereinigte Staaten

Washington, District of Columbia, United States

Python

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Über 10a Labs

10a Labs ist die Sicherheits- und Threat-Intelligence-Ebene, der führende KI-Labore, KI-Unicorns, Fortune-10-Unternehmen und weltweit führende Technologieplattformen vertrauen. Unser adversariales Red Teaming, unsere Modellbewertungen und unsere Intelligence-Sammlung ermöglichen es Engineering-, Sicherheits- und Schutzteams, sich entwickelnden Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein und KI-Systeme sicher bereitzustellen.

STANDORT & REISEERWARTUNGEN

Wir suchen primär Kandidaten in den Metropolregionen Washington, DC, New York City, San Francisco Bay Area und Denver. Von Kandidaten, die an diesen Standorten eingestellt werden, wird erwartet, dass sie mindestens zwei Tage pro Woche in einem Büro von 10a Labs arbeiten.

Alle neuen Mitarbeiter nehmen in ihrer ersten Woche an einem persönlichen Onboarding in Washington, DC, New York City oder San Francisco teil. Gelegentliche Reisen können auch für Vorstellungsgespräche, persönliche Treffen und andere geschäftliche Anforderungen erforderlich sein.

Wir erwarten nicht, dass Kandidaten in jedem der oben genannten Bereiche Erfahrung haben. Wir schätzen tiefgreifende ML-Expertise, ein starkes Gespür für Experimente und die Fähigkeit, sich schnell neue Techniken anzueignen.

ÜBER DIE ROLLE

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der fortschrittliche machine learning-Systeme für Anwendungen in den Bereichen KI-Sicherheit und Modellbewertung entwirft, aufbaut und evaluiert.

Diese Rolle kombiniert fundiertes ML-Engineering mit einer experimentellen Denkweise. Sie arbeiten an Problemen im Zusammenhang mit Reinforcement Learning, Modellbewertungen, Sprachmodellen, multimodalen Systemen und Klassifikatoren und wandeln dabei vage technische Fragestellungen in rigorose Experimente und skalierbare Systeme um.

Sie arbeiten eng mit Ingenieuren, Analysten, Red Teamern und Fachexperten zusammen, die führende KI-Organisationen unterstützen.

IHRE AUFGABEN *

Konzeption und Durchführung von ML-Experimenten zur Bewertung der Fähigkeiten, des Verhaltens, der Robustheit und der Grenzen fortschrittlicher KI-Systeme. *

Entwicklung und Evaluierung von Modellen in den Bereichen Reinforcement Learning, NLP/LLMs, Computer Vision und multimodales ML. *

Aufbau von Evaluierungspipelines, Benchmarks, Datensätzen und Metriken für führende KI-Systeme. *

Training, Feinabstimmung und Evaluierung von Modellen für Sicherheit, Schutz und andere hochrelevante Anwendungen. *

Entwicklung zuverlässiger Tools und Infrastrukturen zur Durchführung von ML-Experimenten und Evaluierungen in großem Maßstab. *

Analyse der Ergebnisse, Identifizierung von Modellfehlern und Umsetzung der Erkenntnisse in neue Experimente und technische Ansätze.

WAS WIR SUCHEN *

3–5+ Jahre Erfahrung in machine learning, Research Engineering oder einem verwandten technischen Bereich. *

Fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch oder JAX. *

Praktische Erfahrung im Training, der Feinabstimmung oder der Evaluierung moderner ML-Modelle. *

Starkes Verständnis von Versuchsplanung, Modellevaluierung und quantitativer Analyse. *

Vertrautheit mit den Grundlagen agentischer KI, einschließlich gängiger Harnesses, Model Context Protocol, Agent-Benchmarks und Sicherheitsrisiken für KI-Agenten. *

Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Reinforcement Learning, NLP/LLMs, Computer Vision oder multimodales ML. *

Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung und die Fähigkeit, unabhängig an komplexen technischen Problemen zu arbeiten.

WÜNSCHENSWERT *

Erfahrung mit RLHF/RLAIF, Reward Modeling, Policy Optimization oder anderen Techniken des Post-Trainings von Modellen. *

Erfahrung in der Evaluierung führender Sprach- oder multimodaler Modelle. *

Erfahrung mit adversarialen Evaluierungen, Robustheitstests oder KI-Sicherheit. *

Erfahrung mit verteiltem Training, Cloud-ML-Infrastruktur oder ML-Systemen im großen Maßstab.

VERGÜTUNG & LEISTUNGEN *

Gehaltsspanne: $130K–$200K, abhängig von Erfahrung und Standort *

Bonus: Leistungsabhängiger Jahresbonus *

Berufliche Weiterentwicklung: Unterstützung bei Konferenzen, Fortbildungen oder Führungskräftetrainings *

Arbeitsumgebung: Vollständig remote, in den USA ansässig *

Gesundheitsleistungen: Umfassende Kranken-, Zahn- und Augenversicherung *

Urlaub: Großzügige PTO-Regelung und bezahlte Feiertage

Sprachen

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