Machine Learning Engineer – Multilinguale Daten

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Featherless AI

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1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

Featherless AI ist ein Anbieter von serverlosen KI-Inferenz- und Modell-Hosting-Diensten, der API-Zugriff auf einen umfangreichen und wachsenden Katalog von Open-Weight-Modellen (12. 200+) bietet. Dadurch können Entwickler und Unternehmen Modelle in großem Maßstab einsetzen, anpassen und betreiben, ohne Server verwalten zu müssen. Das Unternehmen bietet eine pauschale Abonnementgebühr mit unbegrenzten Token, GPU-Orchestrierung, private/anonyme Nutzung (keine Protokolle) und Optionen für das unternehmensinterne Hosting oder Scale-Einheiten für hohe Parallelität. Featherless AI agiert auch als Forschungslabor für KI mit Fokus auf Open-Source- und Post-Transformer-Modellforschung und beansprucht signifikante Kosten- und Leistungsverbesserungen für große Modelle und KI-Agenten.

Beschreibung

• Entwurf, Aufbau und Pflege großskaliger multilingualer Datensätze für Sprachen mit hoher und niedriger Ressourcenverfügbarkeit • Entwicklung von Datenpipelines zur Sammlung, Bereinigung, Normalisierung, Dublettenentfernung und Annotation • Implementierung von Qualitätsfiltern mit statistischen, heuristischen und modellbasierten Methoden • Zusammenarbeit mit Forschenden zur Festlegung der Sprachabdeckung, von Benchmarks und Bewertungsmethoden • Analyse von Verzerrungen in Datensätzen, Abdeckungslücken und Ausfallmodi über Regionen und Schriftsysteme hinweg • Unterstützung von Trainings-, Fine‑Tuning‑ und Distillation‑Workflows mit hochwertigen multilingualen Daten • Kontinuierliche Weiterentwicklung der Datensätze basierend auf Modellperformance und realer Nutzung

🎯 Anforderungen

• 3+ Jahre Erfahrung als ML Engineer, Applied Scientist oder in einer ähnlichen Rolle • Umfangreiche Erfahrung mit multilingualen oder nicht-englischen Datensätzen • Fundiertes Verständnis der NLP‑Grundlagen (Tokenization, Embeddings, Language Modeling) • Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines (Python, Spark, Ray oder ähnliche Technologien) • Vertrautheit mit Unicode, Schriftsystemen, Tokenization‑Herausforderungen und sprachspezifischen Besonderheiten • Sicheres Arbeiten in der Zusammenarbeit mit Forschenden und bei der Überführung von Forschungsanforderungen in produktive Systeme

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung und nennenswerte Aktienbeteiligung in der Series‑A‑Phase