
51 - 200 Mitarbeiter
Gegründet 2021
💼 Beratung
🤖 Künstliche Intelligenz
🔌 API
💰 €50.000.000 Series A im 2022-08
Consulting • Artificial Intelligence • API
Inworld AI ist eine auf Entwickler fokussierte Konversations-KI-Plattform, die eine echtzeitfähige, anbieterunabhängige Laufzeitumgebung und qualitativ hochwertige Sprachsynthese (TTS) für den Aufbau ausdrucksstarker Sprachagenten und virtueller Charaktere bietet. Sie ermöglicht mehrsprachige, latenzarme Sprachübertragung, sofortige Klonung, Emotionen und nonverbale Steuerungen sowie eine API-basierte Integrationsschicht mit Vorlagen und Pipelines, die für Skalierung und Kostenoptimierung ausgelegt sind. Die Plattform wird in Spielen, Medien, Kontaktzentren und anderen interaktiven Erlebnissen eingesetzt, um das Engagement zu steigern und Infrastrukturkosten zu senken.
🔥 vor 41 Minuten
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

51 - 200 Mitarbeiter
Gegründet 2021
💼 Beratung
🤖 Künstliche Intelligenz
🔌 API
💰 €50.000.000 Series A im 2022-08
Consulting • Artificial Intelligence • API
Inworld AI ist eine auf Entwickler fokussierte Konversations-KI-Plattform, die eine echtzeitfähige, anbieterunabhängige Laufzeitumgebung und qualitativ hochwertige Sprachsynthese (TTS) für den Aufbau ausdrucksstarker Sprachagenten und virtueller Charaktere bietet. Sie ermöglicht mehrsprachige, latenzarme Sprachübertragung, sofortige Klonung, Emotionen und nonverbale Steuerungen sowie eine API-basierte Integrationsschicht mit Vorlagen und Pipelines, die für Skalierung und Kostenoptimierung ausgelegt sind. Die Plattform wird in Spielen, Medien, Kontaktzentren und anderen interaktiven Erlebnissen eingesetzt, um das Engagement zu steigern und Infrastrukturkosten zu senken.
• Entwicklung und Optimierung von Echtzeit-Inferenzsystemen für KI-Anwendungen für Endnutzer • Arbeit mit hauseigenen Sprachmodellen, LLM-Serving und modularen Echtzeit-APIs mit hohem Datenvolumen • Optimierung der Modellbereitstellung und Inferenzleistung mithilfe moderner Serving-Frameworks und Beschleunigungstechniken • Profiling und Optimierung von Code sowie NVIDIA-GPU-Workloads im Hinblick auf Latenz und Durchsatz • Skalierung der Inferenz über Kubernetes-, Ray-, Multi-GPU- und Multi-Node-Umgebungen hinweg • Zuverlässige Verarbeitung von Tausenden gleichzeitig aktiven Verbindungen • Überführung von Modellen aus der Forschung über Containerisierung und Serving-Optimierung bis hin zum produktiven Deployment • Tägliche Zusammenarbeit mit in den USA ansässigen Führungskräften und Engineering-Teams • Entwicklung von Benchmarks oder Prototypen zur Lösung unklarer Performance- und Zuverlässigkeitsprobleme • Mitwirkung an wirkungsvollen Engineering-Projekten sowie gegebenenfalls an Open-Source-Projekten und technischen Fachbeiträgen
• Tiefgehendes Verständnis moderner Serving-Frameworks und -Techniken wie vLLM oder TRT-LLM • Praktische Erfahrung mit Quantisierung, Distillation, Caching-Strategien, Continuous Batching, Paged Attention und Speculative Decoding • Sehr gute Kenntnisse in C++, CUDA, Rust oder hochoptimiertem Python • Fähigkeit zum Profiling von Code und zur Optimierung der NVIDIA-GPU-Performance • Erfahrung mit Kubernetes, Ray, individuellem Load Balancing, Multi-GPU-/Multi-Node-Inferenz und der Verarbeitung von Tausenden gleichzeitig aktiven Verbindungen • Anspruchsvolle Projekte in der Systemprogrammierung, Open-Source-Beiträge zu bedeutenden Inferenz-Engines oder fundierte technische Fachbeiträge • Fähigkeit, ein Modell vom Forschungsteam über Containerisierung und Serving-Optimierung bis hin zu einem zuverlässigen produktiven Deployment zu führen • Promotion in Informatik, Physik, Mathematik oder vergleichbare praktische Erfahrung in der Entwicklung von Backend- oder ML-Systemen • Verhandlungssichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich • Berechtigung zur legalen Beschäftigung in Deutschland, wie sie durch die erforderliche Frage zur Arbeitserlaubnis im Bewerbungsprozess angegeben wird
• Für Bewerberinnen und Bewerber, die künftig in die San Francisco Bay Area umziehen möchten, kann vorbehaltlich des betrieblichen Bedarfs sowie der geltenden gesetzlichen Bestimmungen und erforderlichen Arbeitserlaubnisse vollständige Unterstützung bei US-Visum und Relocation angeboten werden
Jetzt Bewerben🕒 vor 3 Tagen
Erfahrener Software Engineer/ML Engineer für die Entwicklung von Backend-Infrastruktur und KI-gestützten Lernprodukten. Entwicklung skalierbarer Bildungsplattformen für den deutschen Bildungsanbieter GFN.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 13 Tagen
ML Engineer für die Entwicklung von Modellen für Antikörper, Co-Folding und Developability in den föderierten pharmazeutischen F&E-Netzwerken von Apheris. Überführung von Forschungsprototypen in produktionsreife Systeme zur Wirkstoffentdeckung.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 22 Tagen
Machine-Learning-Ingenieur (m/w/d) zur Ablösung biomechanischer Übungsregeln durch skalierbare, auf Keypoints basierende Deep-Learning-Modelle. Entwicklung von latenzarmem Bewegungsfeedback für mobile Medizinprodukte.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 3 Monaten
Senior ML-Ingenieur, der ML-Anwendungen in der Strukturbiologie im Bereich Wirkstoffforschung bei Apheris entwickelt. Fokus auf hochwertige Modelle unter Verwendung föderierter Datennetzwerke zur Weiterentwicklung des Wirkstoffdesigns.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 6 Monaten
Machine-Learning-Ingenieur arbeitet an KI-Lösungen für globale Unternehmen, mit Fokus auf hochwertige Ergebnisse und Performance. Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams zur Implementierung von KI- und Machine-Learning-Technologien.
🇩🇪 Deutschland – Remote
💰 €12.000.000 Series A im 2021-06
⏰ Vollzeit
🟡 Mittelstufe
🟠 Senior
🤖 Machine-Learning-Entwickler
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich