AI Research Engineer / ML Researcher @Typus.ai
Artificial Intelligence
Salary unspecified
Remote Location
Employment Type full-time
Posted 1mth ago

[Hiring] AI Research Engineer / ML Researcher @Typus.ai

1mth ago - Typus.ai is hiring a remote AI Research Engineer / ML Researcher. 💸 Salary: unspecified 📍Location: Germany

Role Description

Suche AI Engineer zur DurchfĂźhrung von FFplus FĂśrderprojekt. Projektstart: 1. September.

  • FĂśrderprojekt in Kooperation mit KI Zentrum RWTH Aachen.
  • Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen.
  • Entwicklung neuartiger generativer Bildmodelle und Trainingspipelines fĂźr architekturspezifische Anwendungsfälle.
  • Forschung an kontrollierbaren, regions- und materialbasierten Generationsmethoden als Alleinstellungsmerkmal der Plattform.
  • DurchfĂźhrung systematischer Experimente, Benchmarking und qualitativer sowie quantitativer Evaluierungen.
  • Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur ÜberfĂźhrung von Forschungsergebnissen in produktionsreife KI-Systeme.
  • Verantwortung fĂźr die wissenschaftliche Substanz der Forschungsprojekte.
  • Positionierung als wissenschaftliches HerzstĂźck der KI-Forschung innerhalb des Kernteams.
  • Mission: Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen.

Du bist wissenschaftliches HerzstĂźck der Forschungsprojekte.

Aufgaben

  • Konzeption und Weiterentwicklung der KI-Kernarchitektur fĂźr 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 ĂźberfĂźhren.
  • Technische UnterstĂźtzung bei der Antragstellung und DurchfĂźhrung von Forschungs- und FĂśrderprojekten (z. B. IGP, KMU innovativ, EU-Programme).
  • Beobachtung und Bewertung aktueller Forschungsentwicklungen im Bereich generative KI und Ableitung relevanter Innovationspotenziale.

Qualifications

  • Abgeschlossenes Master- oder PhD-Studium in Informatik, Mathematik, Data Science, Computational Design oder einer vergleichbaren Disziplin.
  • Zwingende Expertise in generativer KI fĂźr Bilder, insbesondere im Training von Deep-Learning-Modellen.
  • Nachweisbare praktische und/oder wissenschaftliche Erfahrung mit Diffusion Models, Transformern, UNet-Architekturen, Latent Diffusion Models sowie 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 DenkvermĂśgen 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 FĂśrdergelder 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 VergĂźtung (verhandelbar).
  • Start ist 1. September 2026.
  • Bewerbung ab sofort.
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