KI-Forscher

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vor 7 Monaten

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FirstPrinciples Holding Company

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B2B • Enterprise • Finance

FirstPrinciples Holding Company konzentriert sich auf den Aufbau und die Skalierung eines Portfolios erfolgreicher kommerzieller Unternehmen. Das Unternehmen nutzt strategische Insights und operative Expertise, um Wertschöpfung und Wachstum innerhalb seiner Portfoliounternehmen zu maximieren. FirstPrinciples hat das Ziel, nachhaltige Lösungen bereitzustellen, die den langfristigen Erfolg für Partner und Stakeholder vorantreiben.

51 - 200 Mitarbeiter

🤝 B2B

🏢 Unternehmen

💸 Finanzen

Beschreibung

• Über FirstPrinciples: FirstPrinciples ist eine gemeinnützige Stiftung, die wissenschaftliche Entdeckungen vorantreibt, indem sie einen AI Physicist entwickelt – ein intelligentes System, das darauf ausgelegt ist, die fundamentalen Gesetze der Natur zu erforschen und aufzudecken. Unser Ziel ist es, eine neue Art von Forschungsplattform zu schaffen, die über die bloße Analyse von Informationen hinausgeht: eine Plattform, die tiefgehende wissenschaftliche Fragen stellt, fächerübergreifend schlussfolgert und die Generierung neuer Ideen beschleunigt. Durch die Kombination von KI, symbolischem Schließen und autonomen Forschungsfähigkeiten wollen wir die Art und Weise verändern, wie Wissen entdeckt wird, und die Wissenschaft zu den nächsten Durchbrüchen führen. • Stellenbeschreibung: Wir suchen eine/n KI-Forscher/in, der/die SOTA-Methoden und -Anwendungen untersucht, entwirft, testet und entwickelt, die in die übergeordnete KI-Engine von FirstPrinciples integriert werden können. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen und Ihre Arbeit fließt direkt in die Produktion ein, um die Durchführung wissenschaftlicher Forschung voranzubringen. Ihre Arbeit wird durch die Entwicklung einzigartiger Lösungen die weitere akademische Gemeinschaft beeinflussen und eine neue Ära wissenschaftlicher Entdeckungen einleiten. Der/die ideale Kandidat/in verfügt über nachweisliche Erfolge in der KI-Forschung und kann strategisches Denken mit technischem Tiefgang kombinieren, um komplexe Ideen umzusetzen. • Hauptverantwortlichkeiten: • Grundlagenmodellforschung: • Forschung, Entwurf und Test neuartiger, forschungs­spezifischer Modellarchitekturen, die wissenschaftliche Literatur, Natural Language Processing (NLP), symbolisches Schließen und andere Methoden integrieren, um den wissenschaftlichen Prozess zu orchestrieren. • Prototypische Entwicklung und Bau maßgeschneiderter Tokenizer für LaTeX-Symbole und physikalische Einheiten, die als Tokens behandelt werden. • Erforschung von Alternativen zu Transformers durch vertiefte Forschung und Erarbeitung praktischer Empfehlungen für die Modellentwicklung. • Entwicklung von Reinforcement-Learning-Schleifen, um Modelle unabhängige und interne Gedankenexperimente durchführen zu lassen. • Multimodale Daten & Benchmarking: • Entwurf und Automatisierung von Data-Ingestion-Pipelines in Zusammenarbeit mit unseren Data Scientists und Engineers, die wissenschaftliche Literatur, Metadaten, experimentelle Daten, Gleichungen und andere Datenquellen robust und skalierbar aggregieren. • Aufbau maßgeschneiderter Benchmarks zur Bewertung des Modellverständnisses physikalischer Konzepte, mathematischer Reasoning-Fähigkeiten und zur Minimierung von Halluzinationen zugunsten wissenschaftlicher Zuverlässigkeit. • Verfeinerung und Freigabe von Datensätzen und Baselines, sobald interne Tests stabil sind. • Training, Testing & Sicherheit: • Durchführung und Nachverfolgung von Modell-Training-Jobs und technische Führung des Teams bei Einrichtung, Überwachung des Fortschritts und Einhaltung des Budgets zur Kostenbegrenzung. • Entwicklung von Ansätzen, um Probeläufe in einer Sandbox-Umgebung zu ermöglichen, damit das Modell Ideen eigenständig erkunden kann, während Ergebnisse zur späteren Auswertung protokolliert werden. • Entwicklung eines Frameworks zur Bewertung des Modelllernens mithilfe visueller und statistischer Werkzeuge, um Muster und blinde Flecken zu erkennen. • Implementierung von Absicherungen und Tests, die qualitativ schlechte Modellausgaben kennzeichnen. • Pflege interner Tools zur Nachverfolgung bekannter Probleme, Dokumentation von Fehlern, klaren Fixes und Verbesserungen zur Integration in zukünftige Entwicklungen. • Zusammenarbeit & technische Anleitung: • Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team zur Sicherstellung der Produktumsetzbarkeit und einer robusten Architektur. • Übersetzung technischer Abwägungen in klare Begriffe für nicht-technische Stakeholder. • Präsentation von Ergebnissen in klaren Statusupdates für das technische Team, um das erweiterte Team über den Fortschritt gegenüber Forschungsmeilensteinen zu informieren.

🎯 Anforderungen

• Akademischer Hintergrund: Promotion (PhD) in Physik, Informatik, Data Science, Informationssystemen oder einem verwandten Fachgebiet. • Erfahrung: Nachweisliche Erfolge in der Durchführung tiefgehender Forschung an wissenschaftlichen KI-Modellen, symbolischen Modellen, Machine Learning oder Deep Learning zur wissenschaftlichen Entdeckung. • Technische Fähigkeiten: Vertrautheit mit SOTA-Modellen, Best Practices im Modellentwicklungsprozess, fundierten KI/ML-Konzepten und Dateninfrastruktur. • Zusammenarbeit & Kommunikation: • Sicherheit in der engen Zusammenarbeit mit Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie anderen technischen Teammitgliedern. • Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten. • Bereitschaft zur Arbeit in einem startup-ähnlichen, funktionsübergreifenden, remote arbeitenden Team. • Zusätzliche wünschenswerte Fähigkeiten: • Erfahrung mit oder starkes Interesse an Physik und/oder grundlegenden Wissenschaftsthemen. • Erfahrung in der Forschung an KI-Modellen in einem frühphasigen oder missionsorientierten Umfeld.