AI Research Engineer / ML Researcher.

🔥 vor 14 Minuten

🌏 Überall auf der Welt

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Typus

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

Typus ist eine KI-gestützte Visualisierungsplattform für Architektur- und Immobilienprofis. Die Plattform verwandelt CAD-Dateien, Skizzen und Text-Prompts in fotorealistische Renderings, skaliert Bilder auf Großformat sowie 4K- und 8K-Auflösung hoch und kann kinematografische Videoüberflüge generieren. Typus wird im Abonnement angeboten – statt einer Abrechnung pro Bild –, lässt sich über Speckle mit gängigen AEC-Tools wie Revit, Rhino, SketchUp, IFC, Blender, Navisworks, Civil3D und Tekla integrieren und bietet einen Studio-Bereich mit Editing-Tools wie Materialtausch, Maskierung und Geometriesteuerung sowie Grundrissgeneratoren und API-Zugriff. Die Plattform setzt auf sicheres EU-Hosting, verwendet nach eigenen Angaben keine Kunden-Uploads für das KI-Training und richtet sich an Architekt:innen, Innenarchitekt:innen, Projektentwickler, Immobilienunternehmen, Studierende und Unternehmen, die schnellere und kostengünstigere Visualisierungs-Workflows sowie Marketing-Assets benötigen.

Beschreibung

• Konzeption und Weiterentwicklung der KI-Kernarchitektur für generative Bildmodelle mit Fokus auf architekturspezifische Anwendungsfälle. • Entwicklung, Training und Optimierung von generativen Deep-Learning-Modellen, insbesondere Diffusion Models, UNet-Architekturen, Transformer-basierte Ansätze und Latent Diffusion. • Implementierung und Evaluation von Fine-Tuning- und Adaptionsmethoden wie LoRA, DreamBooth-ähnlichen Verfahren und domänenspezifischem Transfer Learning. • Forschung an kontrollierbaren Generationsmechanismen, einschließlich regionsbasierter Steuerung, material- und texturbasierter Konditionierung sowie struktur- und kontextbewusster Bildsynthese. • Aufbau und Pflege skalierbarer Trainings- und Experimentierpipelines, z. B. mit PyTorch, GPU-Cluster und automatisierten Experimenten. • Systematische wissenschaftliche Validierung der entwickelten Modelle durch Benchmarking, Ablationsstudien sowie qualitative und quantitative Evaluationsmethoden. • Analyse, Aufbereitung und Kuratierung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen im architektonischen Kontext. • Dokumentation von Forschungsergebnissen und methodischen Entscheidungen zur Sicherstellung von Reproduzierbarkeit und Wissenstransfer. • Enge Zusammenarbeit mit dem Produkt-, Frontend- und Backend-Team zur Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsnahe KI-Systeme. • Technische Unterstützung bei der Antragstellung und Durchführung von Forschungs- und Förderprojekten, z. B. IGP, KMU innovativ und EU-Programme. • Beobachtung und Bewertung aktueller Forschungsentwicklungen im Bereich generative KI und Ableitung relevanter Innovationspotenziale.

🎯 Anforderungen

• Abgeschlossenes Master- oder PhD-Studium in Informatik, Mathematik, Data Science, Computational Design oder einer vergleichbaren Disziplin. • Zwingende Expertise in generativer KI für Bilder, insbesondere im Training von Deep-Learning-Modellen. • Nachweisbare praktische und/oder wissenschaftliche Erfahrung mit Diffusion Models, Transformern, UNet-Architekturen, Latent Diffusion Models sowie LoRA. • Sehr gutes Verständnis von Deep-Learning-Methoden, Modellarchitekturen, Trainingsstrategien und Evaluierungsverfahren. • Erfahrung im Umgang mit Forschungs- und Experimentier-Workflows, Reproduzierbarkeit und systematischer Modellbewertung. • Starkes analytisches Denkvermögen sowie Interesse an der Verbindung von wissenschaftlicher Forschung und produktnaher Anwendung. • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und hohe intrinsische Motivation, neue KI-Ansätze zu erforschen und zur Reife zu bringen.

🏖️ Vorteile

• Eine durch Fördergelder gesicherte befristet und potenziell langfristige Beschäftigungsperspektive • Direkte Einflussnahme auf ein zukunftsweisendes Deep-Tech-Forschungsprojekt • Anteilsaneignung (Equity): Die Zuteilung von Unternehmensanteilen ist verhandelbar und Teil des Kompensationspakets. • Chance auf CTO-Rolle • Wettbewerbsfähige Vergütung (verhandelbar) • Unbefristeter Arbeitsvertrag

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