Vereinigte Staaten
B&A
Erth.AI Inc.
Research Engineer
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
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Über die Stelle
Wir suchen aktiv einen Research Engineer mit Spezialisierung auf Machine Learning und KI, der eine zentrale Rolle bei der Entwicklung zukunftsweisender Lösungen einnimmt. In dieser Position leiten Sie End-to-End-Forschungsprojekte und bringen Ihre technische Expertise ein, um skalierbare Systeme innerhalb der innovativen Landschaft generativer Medienanwendungen aufzubauen.
Unternehmensvorstellung
.Erth ist ein Inkubationsstudio mit einer dynamischen Plattform, die Kreative stärkt, zur Selbstentfaltung anregt und es Nutzern ermöglicht, die Eigentümerschaft an ihren Kreationen zu übernehmen. Gegründet von erfahrenen Branchenveteranen und Serienunternehmern mit Expertise von Zynga, Facebook, Microsoft, Marvel, PlayStudios und Big Fish Games. Während unser Kernteam hauptsächlich in San Francisco und New York City ansässig ist, sind wir offen für qualifizierte Hybrid-Kandidaten aus der San Francisco/Bay Area, die in einem kollaborativen und sich entwickelnden Umfeld aufblühen.
Aufgaben
- Leitung und Steuerung von End-to-End machine learning-Forschungsprojekten unter Sicherstellung der Ausrichtung an strategischen Geschäftszielen von der Konzeption bis zur Implementierung.
- Konzeption und Entwicklung von machine learning-Systemen.
- Erstellung fortschrittlicher machine learning-Algorithmen unter Verwendung von Frameworks wie JAX, PyTorch und TensorFlow, insbesondere für generative Medienanwendungen.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Anwendung von machine learning-Erkenntnissen und zur Verbesserung des Produktangebots.
- Einsatz strenger Testverfahren und iterativer Verbesserungsprozesse zur Optimierung der Leistung und Genauigkeit von machine learning-Modellen.
- Kontinuierliche Beobachtung aktueller KI-Forschungstrends und -technologien zur Steuerung und Innovation zukünftiger Projekte.
Anforderungen
- Mindestens 3-5 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von machine learning-Modellen mit Expertise in JAX, PyTorch und TensorFlow.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Forschungsprojekte eigenständig mit End-to-End-Verantwortung zu leiten.
- Fundiertes Verständnis von ML und KI mit Fokus auf den Aufbau skalierbarer Lösungen für die großskalige Datenverarbeitung und das Modelltraining.
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in einem multidisziplinären Teamumfeld zusammenzuarbeiten.
- Kandidaten müssen entweder einen Ph.D. besitzen oder aktiv einen solchen anstreben.
- Erfahrung mit Low-Level-Optimierungen, wie z. B. CUDA-Kernel-Programmierung, ist sehr erwünscht, aber nicht zwingend erforderlich.
Wünschenswert
- Erfahrung mit LLMs und kreativer generativer KI.
- Teilnahme an Forschungsprojekten/Publikationen, insbesondere wenn diese im Bereich der generativen KI und/oder ML zitiert werden.
Weitere Informationen
Erfolgreiche Kandidaten für diese Position können ein wettbewerbsfähiges Gehalt im Bereich von $120,000 bis $200,000 erwarten, abhängig von Erfahrung und Qualifikation.
Bitte beachten Sie, dass diese Rolle gelegentliche Arbeit vor Ort in der San Francisco/Bay Area erfordert. Wir glauben an die Förderung von Zusammenarbeit und Verbindung zwischen unseren Teammitgliedern, und regelmäßiges persönliches Engagement trägt zum Gesamterfolg unserer Projekte bei. Wir schätzen Ihr Verständnis und Ihre Flexibilität in dieser Hinsicht. Begleiten Sie uns auf unserem Weg, eine erfüllende und lohnende berufliche Erfahrung zu schaffen.
Zusätzlich zu einer wettbewerbsfähigen Gehaltsstruktur bieten wir ein umfassendes Leistungspaket, einschließlich Kranken-, Zahn- und Augenversicherung.
Mitarbeiter haben die Möglichkeit, am CalSavers-Altersvorsorgeprogramm teilzunehmen, was zu ihrer langfristigen finanziellen Absicherung beiträgt.
Darüber hinaus erkennt unser Unternehmen die Bedeutung der Work-Life-Balance an und bietet großzügige Vergünstigungen wie unbegrenzten bezahlten Urlaub (PTO), um sicherzustellen, dass unsere Teammitglieder neue Energie tanken und ein gesundes Gleichgewicht zwischen Arbeit und Privatleben aufrechterhalten können.
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