Das Unternehmen ist ein in Berlin ansässiges KI-Startup, das sich darauf spezialisiert hat, die Einführung von KI in verschiedenen Branchen durch B2B-Lösungen sowie öffentlich geförderte Forschungsprojekte zu beschleunigen. Das Team arbeitet in mehreren Bereichen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen und der öffentliche Sektor in Deutschland, und transformiert Unternehmen als externe Abteilung für maschinelles Lernen. Die Kernkompetenz liegt in modernsten Methoden des maschinellen Lernens, kombiniert mit einer Kultur der schnellen Iterationen, um skalierbare Lösungen zu entwickeln. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von Anwendungen des maschinellen Lernens, die von der Ideenfindung und dem Prototyping bis hin zur Produktion reichen. Zu Ihren Hauptaufgaben gehören die Leitung von größeren Projekten, die Einschätzung der technischen Machbarkeit von maschinellen Lernprojekten durch Interaktion mit Kunden sowie die Mitgestaltung des nächsten KI-Stacks und das Wachstum des Open-Source-Ökosystems. Sie arbeiten eng mit Daten-, Backend- und Frontend-Entwicklern zusammen, um produktionsbereite KI-Lösungen zu erstellen und implementieren maschinelle Lernlösungen für reale Anwendungsfälle. Das Arbeitsumfeld ist dynamisch und international, mit einer flachen Hierarchie und einer offenen Feedbackkultur, die Flexibilität in der Arbeitsweise und den Arbeitszeiten bietet. Zudem wird großer Wert auf ethische KI-Entwicklung gelegt und es finden regelmäßige Diskussionen zu diesem Thema statt.

Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung sowie in modernen Technologien des maschinellen und tiefen Lernens und hat ein solides Verständnis der Theorie und Grundlagen des maschinellen Lernens. Ein MSc oder PhD in Informatik, maschinellem Lernen oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung sind erforderlich. Starke Programmierkenntnisse in Python sind ein Muss. Praktische Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung moderner NLP-Lösungen, insbesondere Retrieval Augmented Generation (RAG) oder agentischer Systeme, sowie ein solides Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien sind von Vorteil. Erfahrung im Training und Fine-Tuning von neuronalen Netzen ist ein Plus. Der Kandidat sollte in der Lage sein, architektonische Entscheidungen zu treffen und Projekte eigenständig voranzutreiben. Zudem sind Kommunikationsfähigkeiten erforderlich, um mit Kunden und Stakeholdern zu interagieren, deren Probleme zu verstehen und komplexe technische Konzepte klar zu erklären. Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sind zwingend erforderlich.