Vereinigtes Königreich
LSEG
Nebius
Senior ML Engineer (AI Research)
Vereinigtes Königreich
Reims, Grand Est, France · Amsterdam, North Holland, Netherlands · Israel · United Kingdom
Python
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Über Nebius
Nebius leitet eine neue Ära in der Cloud-Infrastruktur für die globale KI-Wirtschaft ein.
Wir bauen eine full-stack KI-Cloud-Plattform auf, die Entwickler und Unternehmen vom Training der Daten und Modelle bis zur produktiven Bereitstellung unterstützt, ohne die Kosten und Komplexität des Aufbaus großer interner KI/ML-Infrastrukturen.
Von Ingenieuren für Ingenieure gebaut. Von der groß angelegten GPU-Orchestrierung bis zur Inferenzoptimierung meistern wir die schwierigen Probleme in den Bereichen Compute, Speicher, Netzwerk und angewandte KI.
An der Nasdaq (NBIS) notiert und mit Hauptsitz in Amsterdam verfügen wir über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Großbritannien, Nordamerika und Israel. Unser Team von über 1,500 umfasst Hunderte von Ingenieuren mit tiefgreifender Expertise in den Bereichen Hardware, Software und KI-F&E.
DIE ROLLE
Diese Rolle ist für Nebius AI R&D, ein Team, das sich auf angewandte Forschung im Bereich KI konzentriert.
Beispiele für angewandte Forschung, die wir kürzlich veröffentlicht haben, sind:
- Anwendung von Reinforcement Learning arxiv.org/abs/2508.03501 für das Agententraining in Szenarien mit langen Konversationen und mehreren Runden
- Dramatische Skalierung arxiv.org/abs/2505.20411 der Datensammlung für Aufgaben zur Steigerung des Reinforcement Learning für SWE-Agenten
- Aufbau einer dekontaminierten Evaluierung swe-rebench.com/ für SWE-Agenten, die regelmäßig aktualisiert wird
- Untersuchung arxiv.org/abs/2505.13652, wie Test-Time Guided Search verwendet werden kann, um leistungsfähigere Agenten zu entwickeln
Die Ergebnisse führen oft zur Zusammenarbeit mit angrenzenden Teams, wo unsere Forschungsergebnisse in der Praxis angewendet werden.
Wir suchen derzeit Senior- und Staff-Level ML-Ingenieure, die an Forschung in Bereichen wie arbeiten:
- Guided Search und Reinforcement Learning für agentische Systeme
- Reinforcement Learning für Reasoning-Modelle
- Web-Scale Problemkollektion für das Training von Agenten
- Effiziente Modell-Destillation
Wie die Arbeit bei Nebius ist:
Schnelllebig – Kühnes Denken – Ständiges Wachstum – Bedeutsame Wirkung – Vertrauen und echte Eigenverantwortung – Möglichkeit, die Zukunft der KI zu gestalten
Einige Beispiele für Ihre möglichen Verantwortlichkeiten sind:
- Durchführung von Experimenten, um effiziente Wege zur Schulung eines großen Sprachmodells anhand von Interaktionsspuren mit verschiedenen Umgebungen zu ermitteln
- Erforschung von Methoden zur geführten Generierung und Suche im Trajektorienraum
- Entwicklung von Methoden zur Gewinnung relevanter Daten im Web-Maßstab und Ermittlung effizienter Wege zur Nutzung dieser Daten im Post-Training von Modellen
- Durchführung von Experimenten mit verschiedenen Reinforcement-Learning-Konfigurationen in verifizierbaren Domänen
- Erforschung von Methoden zum Trainieren von KI-Agenten für Aufgaben mit nicht verifizierbaren Belohnungssignalen
Mindestanforderungen
Wir erwarten von Ihnen:
- Ein tiefgreifendes Verständnis der theoretischen Grundlagen von machine learning und Reinforcement Learning
- Tiefgreifende Expertise in modernem deep learning für Sprachverarbeitung und -generierung
- Umfangreiche Erfahrung im Training großer Modelle auf mehreren Rechenknoten
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten (wir verwenden hauptsächlich python)
- Tiefgreifende Erfahrung mit modernen deep learning-Frameworks (wir verwenden jax)
- Starke Kommunikations- und Führungsfähigkeiten
- Erfahrung in der Konzeption, Durchführung und Analyse von machine learning-Experimenten mit angemessener statistischer Genauigkeit
- Fähigkeit, Forschungsfragen zu formulieren, Experimente zur Überprüfung von Hypothesen zu entwerfen und aussagekräftige Schlussfolgerungen aus Ergebnissen zu ziehen
- Fähigkeit, Forschungsergebnisse klar zu dokumentieren und zu technischen Veröffentlichungen oder Berichten beizutragen
Von Vorteil:
- Erfahrung mit Deep Reinforcement Learning für LLMs, einschließlich Techniken wie Reward Modeling, DPO, PPO usw.
- Vertrautheit mit wichtigen Konzepten im LLM-Bereich, wie RoPE, ZeRO/FSDP, Flash Attention, Quantisierung
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Bereich; Master oder Promotion bevorzugt
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz im Aufbau und der Bereitstellung von Produkten (nicht unbedingt ML-bezogen) in einem dynamischen Startup-Umfeld
- Erfahrung im Engineering komplexer Systeme, wie z. B. großer verteilter Datenverarbeitungssysteme oder Hochlast-Webdienste
- Open-Source-Projekte, die Ihre Engineering-Kompetenz unter Beweis stellen
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse sowie überragende Schreib-, Artikulations- und Kommunikationsfähigkeiten
- Beherrschung zeitgemäßer Software-Engineering-Ansätze, einschließlich CI/CD, Versionskontrolle und Unit-Tests
Vorteile & Vergünstigungen
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Karrierewachstum und Lernmöglichkeiten
- Flexibilität und Eigenverantwortung
- Kollaborative und innovative Kultur
- Möglichkeit, an wirkungsvollen KI-Projekten zu arbeiten
- Internationales Umfeld und talentierte Teams
Erklärung zu Chancengleichheit
Nebius ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir sind bestrebt, ein integratives und vielfältiges Arbeitsumfeld zu schaffen und in allen Aspekten der Beschäftigung gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft), nationaler Herkunft, Abstammung, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, Familienstand, Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder einer anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft.
Bewerber müssen berechtigt sein, in dem Land zu arbeiten, in dem sie sich bewerben, und müssen als Bedingung für die Einstellung die Berechtigung zur Beschäftigung nachweisen.
Wenn Sie während des Bewerbungsprozesses Unterstützung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen.
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