Vereinigte Staaten
Siemens
ServiceNow
Senior Research Engineering Scientist
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States
Python
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Unternehmensbeschreibung
Alles begann, als der Ingenieur Fred Luddy Code schrieb, um eine mühsame Aufgabe für seine Kollegin Phyllis zu automatisieren. Sie vergoss Freudentränen. Dieser Moment inspirierte Fred dazu, ein Unternehmen zu gründen, das genau das für jeden tun könnte – Menschen von Routineaufgaben zu befreien, damit sie sich auf sinnvolle Arbeit konzentrieren können. Heute ist ServiceNow der KI-Kontrollturm für die Neuerfindung von Unternehmen. Unsere ServiceNow KI-Plattform vereint jede KI, jede Datenquelle und jeden Workflow – und hilft 85% der Fortune 500®-Unternehmen, intelligenter, schneller und besser zu arbeiten. Wir bauen eine KI-native Kultur auf, in der Technologie und Talent gemeinsam unaufhaltsam sind. Und wir stehen erst am Anfang.
Stellenbeschreibung
Kommen Sie zu uns und setzen Sie KI für Menschen ein.
Das Core AI Model Training Team leitet Forschung und Entwicklung über den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung großer Sprachmodelle für Unternehmensanwendungsfälle, einschließlich Datenkuration, Pretraining, Fine-Tuning und Evaluierung. Unser Ziel ist es, unsere maßgeschneiderten Unternehmensmodelle kontinuierlich zu verbessern, indem wir neuartige Techniken integrieren sowie die Effizienz von Training und Inferenz optimieren, um einen differenzierten Vorteil für KI-Anwendungen auf der gesamten Plattform zu schaffen.
Diese Modelle werden in mehreren Geschäftsbereichen genutzt, um eine breite Palette von Anwendungsfällen zu unterstützen, die es Teams ermöglichen, komplexe Probleme zu lösen und maßgeschneiderte Lösungen bereitzustellen. Sie werden dabei helfen, die nächste Generation von Unternehmens-Sprachmodellen zu entwickeln, die KI-Erlebnisse in die tägliche Arbeit unserer Kunden bringen und mehr als 9000 Unternehmenskunden weltweit bedienen. Wir stehen bei unseren Early-Adopter-Kunden erst am Anfang und brauchen Ihre Hilfe beim Aufbau einer beeindruckenden Palette an Lösungen.
Ihre Aufgaben in dieser Rolle
- Konfrontiert mit realen Herausforderungen und Datensätzen nutzen Sie Ihre KI- und ML-Expertise sowie Ihre Kreativität, um bestehende Methoden anzuwenden und neue zu entwickeln, um Probleme praxisnah und skalierbar zu lösen.
- Sie erforschen, schlagen vor, implementieren, trainieren und evaluieren Modelle und Techniken von Anfang bis Ende.
- Sie erstellen und pflegen Trainings-Pipelines und Evaluierungs-Frameworks, die Ergebnisse reproduzierbar und Fortschritte messbar machen.
- Sie arbeiten täglich mit Forschungswissenschaftlern, Ingenieuren und Produktmanagern zusammen, um qualitativ hochwertige und wirkungsvolle Ergebnisse zu liefern.
- Sie verantworten Ihre Arbeit vom Entwurf über die Implementierung und das Testen bis hin zur Bereitstellung und arbeiten partnerschaftlich mit Produktverantwortlichen zusammen, um Anforderungen in Ergebnisse umzusetzen.
Qualifikationen
- Expertise im Bereich LLM Post-Training, einschließlich Supervised Fine-Tuning und Distillation.
- Expertise im Reinforcement Learning für LLMs, einschließlich PPO, GRPO, DPO und Reward Modeling.
- Praktische Erfahrung mit Trainings-Frameworks sowie verteiltem und großskaligem Training, einschließlich FSDP, DeepSpeed und Megatron sowie Parallelisierungsstrategien wie Tensor-, Pipeline-, Expert- und Datenparallelität.
- Erfahrung mit der Generierung synthetischer Daten für Training und Evaluierung.
- Erfahrung mit Datenkuration in großem Maßstab, einschließlich Deduplizierung, Filterung und Design von Datenmischungen.
- Vertrautheit mit einer Reihe von Transformer-Architekturen, einschließlich Decoder-only oder autoregressiven Encoder-Decoder-Modellen sowie Mixture-of-Experts.
- Expertise in Python mit fundierten Kenntnissen in objektorientierter Programmierung (OOP) und Entwurfsmustern.
- Fähigkeit, aktuelle Forschungsergebnisse zu lesen und neue Ideen schnell zu prototypisieren und zu erproben.
- 3 oder mehr Jahre einschlägige Erfahrung mit einem Bachelor-Abschluss, 3 oder mehr Jahre mit einem Master-Abschluss, einem Doktortitel oder gleichwertiger Erfahrung.
Bevorzugte Qualifikationen
- Fundierte Kenntnisse in Evaluierung und Benchmarking, einschließlich des Aufbaus von Evaluierungs-Frameworks, Kontaminationsprüfungen und kundenspezifischen Unternehmens-Benchmarks.
- Erfahrung im Pretraining oder eine End-to-End-Perspektive über Pretraining und Post-Training hinweg mit einem Verständnis dafür, wie sich Entscheidungen in einer Phase auf die andere auswirken.
- Vertrautheit mit Inferenz- und Serving-Technologien wie vLLM oder SGLang, Quantisierung und KV-Cache-Abwägungen.
- Publikationen bei erstklassigen Konferenzen wie ICLR, NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP oder AAAI.
- Flüssiger Umgang mit KI-Produktivitätstools wie Claude Code und Codex mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der durchdachten Integration von KI in Engineering- und Forschungsworkflows.
Für Positionen an diesem Standort bieten wir ein Grundgehalt von $185,500 - $315,400 sowie Aktienoptionen (sofern zutreffend), variable Vergütung/Anreize und Sozialleistungen. Vertriebspositionen bieten in der Regel eine wettbewerbsfähige, zielorientierte Vergütungsstruktur (On Target Earnings, OTE). Bitte beachten Sie, dass das angegebene Grundgehalt ein Richtwert ist und die individuelle Gesamtvergütung von Faktoren wie Qualifikationen, Kompetenzniveau, Fähigkeiten und Arbeitsort abhängt. Wir bieten außerdem Gesundheitspläne, einschließlich flexibler Ausgabenkonten, einen 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss, ESPP, Spendenverdopplung, einen flexiblen Urlaubsplan und Programme für Familienurlaub. Die Vergütung basiert auf dem geografischen Standort, an dem die Rolle angesiedelt ist, und kann sich je nach Arbeitsort ändern.
Zusätzliche Informationen
Arbeitsmodelle
Wir gehen flexibel und vertrauensvoll mit unserer verteilten Arbeitswelt um. Arbeitsmodelle (flexibel, remote oder im Büro erforderlich) sind Kategorien, die ServiceNow-Mitarbeitern je nach Art ihrer Arbeit und ihrem zugewiesenen Arbeitsort zugewiesen werden. Erfahren Sie hier mehr. Um die Eignung für ein Arbeitsmodell zu bestimmen, kann ServiceNow die Entfernung zwischen Ihrem Hauptwohnsitz und dem nächstgelegenen ServiceNow-Büro mithilfe eines Drittanbieters bestätigen.
Arbeitgeber für Chancengleichheit
ServiceNow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus oder einer anderen gesetzlich geschützten Kategorie für eine Anstellung in Betracht gezogen. Darüber hinaus werden alle qualifizierten Bewerber mit Vorstrafen oder Verurteilungen in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Anforderungen für eine Anstellung in Betracht gezogen.
Unterstützungsangebote
Wir bemühen uns, ein zugängliches und integratives Erlebnis für alle Kandidaten zu schaffen. Wenn Sie eine angemessene Anpassung benötigen, um einen Teil des Bewerbungsprozesses abzuschließen, oder wenn Sie diese Online-Bewerbung nicht nutzen können und eine alternative Methode zur Bewerbung benötigen, kontaktieren Sie bitte [email protected] für Unterstützung.
Exportkontrollvorschriften
Für Positionen, die Zugang zu kontrollierter Technologie erfordern, die Exportkontrollvorschriften unterliegt, einschließlich der U.S. Export Administration Regulations (EAR), kann ServiceNow verpflichtet sein, für bestimmte Personen eine Exportkontrollgenehmigung von Regierungsbehörden einzuholen. Jede Anstellung steht unter dem Vorbehalt, dass ServiceNow alle Exportlizenzen oder sonstigen Genehmigungen erhält, die von den zuständigen Exportkontrollbehörden verlangt werden könnten.
Von Fortune. ©2026 Fortune Media IP Limited. Alle Rechte vorbehalten. Unter Lizenz verwendet.
Mitarbeitertyp: Regulär
Region: AMS - Nordamerika und Kanada
Arbeitsmodell: Flexibel
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