KI-Forschung

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 1 Stunde

🌏 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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Vetto AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2022

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Vetto AI entwickelt Lernerfahrungen, Feedbacksysteme und Evaluations-Frameworks, um die praxisrelevanten Fähigkeiten von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. Das Unternehmen stellt Daten, Benchmarks, Leaderboards, Forschungsergebnisse und Enterprise-Produkte bereit, die mitgestalten, wie Modelle lernen und wie Erfahrungen Modelle erreichen, und von führenden AI-Labs eingesetzt werden. Vetto konzentriert sich auf die Entwicklung von Tasks, Evaluationsverfahren und Datenpipelines, die die Modellleistung und Developer-Workflows unmittelbar verbessern.

Beschreibung

• Konzeption und Durchführung von Experimenten, um das Verhalten von Modellen zu verstehen, Ideen zu testen und Datensätze oder Trainingsinterventionen zu evaluieren • Einsatz von Fine-Tuning- und Post-Training-Experimenten zur Validierung von Forschungshypothesen und Messung von Fähigkeitsverbesserungen • Erstellung von Datensätzen, Benchmarks, Agentenumgebungen, Bewertungsrichtlinien und Evaluierungsmethoden • Zusammenarbeit mit KI-Laboren und Unternehmenskunden, um Ziele der Modellentwicklung in Forschungs- und Datenprojekte zu überführen • Analyse von Modellausgaben und Abläufen, um systematische Fehlerbilder zu identifizieren und Probleme des Modells, der Daten, der Bewertenden und der Evaluierung voneinander zu unterscheiden • Schreiben von Analysecode sowie Entwicklung schlanker Tools oder Prototypen; für eine zuverlässige Infrastruktur steht Unterstützung durch das Engineering-Team zur Verfügung • Vermittlung von Erkenntnissen durch technische Berichte, interne Diskussionen, Benchmarks und wissenschaftliche Veröffentlichungen • Bericht an die Gründer

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in empirischer Forschung oder vergleichbarer ergebnisoffener technischer Arbeit mit Machine-Learning-Systemen • Praktische Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentenbasierter Systeme für komplexe Aufgaben, beispielsweise Coding-Agents und automatisierte Research-Pipelines • Ausgeprägtes experimentelles Urteilsvermögen, einschließlich der Formulierung von Hypothesen, der Auswahl von Baselines und Metriken, der sorgfältigen Durchführung von Experimenten sowie der Interpretation verrauschter Ergebnisse • Sehr gute Kenntnisse in Python und Datenanalyse • Ausreichende Software-Engineering-Kenntnisse zur Erstellung von Prototypen für Research-Workflows • Eigenständige Fähigkeit, aus unklaren Fragen zu Modellen Datensätze, Benchmarks, Experimente oder andere konkrete Beiträge abzuleiten • Ausgeprägtes, sorgfältiges analytisches Denken und die Fähigkeit, subtile Fehlerbilder zu erkennen • Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit Forschenden, Engineers, Kunden und fachfremden Personen • Sicherer Umgang mit unklaren Situationen, schnellen Iterationen, wechselnden Prioritäten und gelegentlicher direkter Mitarbeit vor Ort bei Partnerteams • Ein Hochschulabschluss, Veröffentlichungen, Erfahrung in Forschungslaboren, Open-Source-Arbeit, eigenständige Forschung und Erfahrung im Production Engineering sind von Vorteil, jedoch ist keine dieser Qualifikationen allein erforderlich

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung und ein Aktienoptionsprogramm • Globales, vorrangig remote organisiertes Arbeiten mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten • Regelmäßige Präsenztreffen vor Ort alle paar Monate • Direkte Zusammenarbeit mit führenden KI-Laboren an Herausforderungen in den Bereichen Evaluierung, Daten und Post-Training • Hohe Eigenverantwortung und schnelle Entwicklungsmöglichkeiten in einem Team in der Gründungsphase

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