KI/Machine Learning Ingenieur
Summary
The AI/Machine Learning Engineer will lead the research and development of generative image models for architectural applications, focusing on controllable generation and model optimization. The role involves implementing training pipelines, conducting scientific validation, and collaborating with engineering teams to integrate research into production systems.
KI Ingenieur zur Durchführung von FFplus Förderprojekt. Projektstart: 1. September.
Förderprojekt in Kooperation mit KI Zentrum RWTH Aachen.
- Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen
- Entwicklung neuartiger generativer Bildmodelle und Trainingspipelines für architekturspezifische Anwendungsfälle.
- Forschung an kontrollierbaren, regions- und materialbasierten Generationsmethoden als Alleinstellungsmerkmal der Plattform.
- Durchführung systematischer Experimente, Benchmarking und qualitativer sowie quantitativer Evaluierungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Überführung von Forschungsergebnissen in produktionsreife KI-Systeme.
- Verantwortung für die wissenschaftliche Substanz der Forschungsprojekte
- Positionierung als wissenschaftliches Herzstück der KI-Forschung innerhalb des Kernteams.
- Mission: Konzeption, Implementierung und wissenschaftliche Validierung der KI-Kerninnovationen. Du bist wissenschaftliches Herzstück der Forschungsprojekte.
- 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, Latent Diffusion).
- Implementierung und Evaluation von Fine-Tuning- und Adaptionsmethoden wie LoRA, DreamBooth-ähnlichen Verfahren und domänenspezifischem Transfer Learning.
- Forschung an kontrollierbaren Generationsmechanismen, z. B. regionsbasierte Steuerung, material- und texturbasierte Konditionierung sowie struktur- und kontextbewusste Bildsynthese.
- Aufbau und Pflege skalierbarer Trainings- und Experimentierpipelines (z. B. PyTorch, GPU-Cluster, automatisierte Experimente).
- 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, um Forschungsergebnisse in produktionsnahe KI-Systeme zu überführen.
- Technische Unterstützung bei der Antragstellung und Durchführung von Forschungs- und Förderprojekten (z. B. IGP, KMU innovativ, EU-Programme).
- Beobachtung und Bewertung aktueller Forschungsentwicklungen im Bereich generative KI und Ableitung relevanter Innovationspotenziale
Was wir beiten:
- Zunächst 100% Remote (gelegentliche Team Meetings in Köln)
- Eine durch Fördergelder gesicherte und 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).