Senior Machine Learning Engineer

🕒 vor 4 Monaten

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Runware

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤖 Künstliche Intelligenz

🔌 API

📱 Medien

Artificial Intelligence • API • Media

Runware ist eine flexible generative KI-Plattform, die sich auf die Erstellung hochqualitativer Medien für Bilder und Videos über eine erschwingliche und schnelle API spezialisiert hat. Sie ist in der Lage, anspruchsvolle Aufgaben wie Bildgenerierung, Videoinferenz, Upscaling und Hintergrundentfernung auszuführen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler macht, die ihre Projekte mit KI-Technologie verbessern möchten. Angetrieben von einem maßgeschneiderten Sonic Inference Engine™ und erneuerbarer Energie, gewährleistet Runware eine schnelle und effiziente Mediengenerierung, ohne dass komplexe Infrastrukturen oder maschinelles Lernen erforderlich sind.

Beschreibung

• Integrate open-source and third-party models into our inference platform • Lead fine-tuning initiatives (LoRA, adapters, PEFT, domain adaptation) • Optimise inference workloads for latency, batching, memory efficiency, and throughput • Benchmark model quality vs cost vs performance across modalities • Improve inference startup times and stability under high load • Build evaluation frameworks and internal tooling for model validation • Work closely with Infrastructure and Backend teams on scalable serving systems • Monitor production performance and drive continuous optimisation • Mentor engineers and help raise the ML engineering bar across the team

🎯 Anforderungen

• Proven experience delivering ML systems to production environments • Strong, low-level Python skills and deep hands-on experience with PyTorch • Experience working with diffusion models, LLMs, or multimodal architectures • Practical experience fine-tuning large models (LoRA, PEFT, adapters, etc.) • Experience optimizing inference workloads in GPU environments • Strong understanding of model evaluation, experimentation, and monitoring • Ability to debug performance, memory, and reliability issues in production • Strong systems thinking understanding how ML decisions impact infrastructure • High ownership and comfort operating in a fast-paced startup environment • Nice to have • Experience with vLLM or custom inference servers • Experience with Kubernetes or containerised ML workloads • Experience working in high-throughput distributed systems • Background in AI media generation (image, video, audio) • Experience building internal ML tooling or developer-facing APIs • Experience with kernels in CUDA/C++

🏖️ Vorteile

• Generous paid time off – vacation, sick days, public holidays • Meaningful stock options – share in the upside you create • Remote-first setup – work from home anywhere we can employ you • Flexible hours – own your schedule outside core collaboration blocks • Family leave – paid maternity, paternity, and caregiver time • Company retreats – twice-yearly gatherings in inspiring locations