Senior Applied AI Solutions Engineer

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Nebius Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Die Nebius Group baut eines der weltweit führenden Unternehmen für KI-Infrastruktur auf und konzentriert sich darauf, die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Tools für Entwickler im KI-Bereich bereitzustellen. Mit Sitz in Europa und an der Nasdaq notiert verfügt Nebius über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Nordamerika und Israel. Das zentrale Angebot des Unternehmens ist eine KI-zentrierte Cloud-Plattform, die für rechenintensive KI-Workloads ausgelegt ist, ergänzt durch verschiedene weitere Geschäftsbereiche in den Bereichen Generative KI, Edtech und autonome Technologien.

Beschreibung

• Build prototypes and demos across the product portfolio — serverless inference, databases, MLflow, MLOps, and vertical use cases in Physical AI and HCLS — that become assets for sales, product, and engineering teams • Support new customers hands-on through POC design, technical onboarding, and validation; act as the bridge between their ML team and the platform during the critical first months • Go deep on emerging applied AI — new training techniques, inference optimizations, agentic architectures, new frameworks — and turn findings into working prototypes, writeups, and product recommendations • Feed the product roadmap with specific, grounded feedback; be the voice of "here's what broke in three customer POCs last month and here's what needs to change" • Develop reusable technical assets — notebooks, reference architectures, benchmark results — that reduce onboarding friction at scale

🎯 Anforderungen

• You've fine-tuned large models, debugged distributed training jobs, built production RAG or agentic pipelines, and optimized inference on GPU infrastructure — not just read about it • You're fluent in the modern ML stack: PyTorch, HuggingFace, CUDA fundamentals, Kubernetes for ML, MLflow or equivalent, vector databases • You've worked with enterprise ML teams — whether as a solutions engineer, customer engineer, or an ML engineer who collaborated closely with customers • You read papers and implement them — not for credit, but because it's how you stay sharp • You communicate with calibration: you can explain activation checkpointing tradeoffs to an ML engineer in the morning and the cost implication to a CTO in the afternoon.

🏖️ Vorteile

• Competitive salary and comprehensive benefits package. • Opportunities for professional growth within Nebius. • Flexible working arrangements. • A dynamic and collaborative work environment that values initiative and innovation.