Senior ML Engineer (Token Factory)

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🕒 vor 16 Tagen

🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

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Nebius Group

1001 - 5000 Mitarbeiter

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

AI • 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

• Token Factory ist ein Teil von Nebius Cloud, einer der größten GPU-Clouds weltweit, mit Zehntausenden von GPUs. • Wir entwickeln eine Inferenz- und Fine‑Tuning‑Plattform, die jede Art von Foundation‑Modell — Text, Vision, Audio und aufkommende multimodale Architekturen — schnell, zuverlässig und mühelos trainier- und einsetzbar macht, und das in großem Maßstab. • Weiterentwicklung von Fine‑Tuning‑Methoden — sowohl LoRA‑basiert als auch Full‑Parameter — für hochmoderne LLMs (z. B. GPT‑OSS, Kimi K2.5, DeepSeek V3.1/V3.2, GLM‑4.7) mit Fokus auf Modellqualität und Trainingseffizienz. • Identifikation von Inferenz‑Bottlenecks bei LLMs zur Beschleunigung der Produktion. • Aufbau von Modell‑Trainings‑ und Evaluierungs‑Pipelines in JAX für speculative decoding, Experimentieren mit Architekturen (dense/MoE, autoregressiv/parallel) sowie Herleitung von Skalierungsgesetzen zur Steuerung der Ressourcenplanung. • Untersuchung von Niedrigpräzisions‑Methoden (FP8, NVFP4/MXFP4) für supervisiertes Fine‑Tuning und Reinforcement Learning — sowohl für Inferenz als auch Training — optimiert für moderne Hardware.

🎯 Anforderungen

• Tiefgehendes Verständnis der theoretischen Grundlagen von Machine Learning und Reinforcement Learning. • Umfassende Expertise in modernem Deep Learning für Sprachverarbeitung und -generierung. • Erfahrung im Training großer Modelle auf mehreren Rechenknoten. • Solides Verständnis von Performance‑Aspekten beim Training großer neuronaler Netze (Sharding‑Strategien, eigene Kernel, Hardware‑Features etc.). • Starke Softwareentwicklungsfähigkeiten (hauptsächlich Python). • Fundierte Erfahrung mit modernen Deep‑Learning‑Frameworks (wir verwenden JAX). • Versiertheit in zeitgemäßen Software‑Engineering‑Verfahren, einschließlich CI/CD, Versionskontrolle und Unit‑Tests. • Ausgeprägte Kommunikations‑ und Führungsfähigkeiten.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Lernen • Flexibilität und Übernahme von Verantwortung • Kollaborative und innovationsfreudige Unternehmenskultur • Möglichkeit, an wirkungsvollen KI‑Projekten zu arbeiten • Internationales Umfeld und talentierte Teams

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