Auf einen Blick
Member of Technical Staff für Code-LLMs und Agent Systems bei Cohere. Forschungs- und Engineering-fokussierte Rolle auf Frontier-Level mit Fokus auf innovative Lösungen.
💰 ~$180.000–250.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- PhD in Computer Science oder Machine Learning
- Top-Tier-Publikationen (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP)
- Code-LLM-Fachwissen erforderlich
- Python und PyTorch/TensorFlow
machine-learning
python
pytorch
code-generation
agents
distributed-systems
Gehalt geschätzt anhand Senior Research Scientist mit PhD und Publikationen – Marktdurchschnitt KI-Forschung. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- PhD-Inhaber mit KI-Forschungserfahrung
- Code-Generierungs-Spezialisten
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten ohne PhD
- Pure Engineering-Positionen ohne Research-Hintergrund
💡 Gut zu wissen
- Remote-friendly, Offices in London, Toronto, New York, San Francisco
- ET bis CET Zeitzone erforderlich für Collaboration
- Forschungs- und Engineering-Mix – nicht reine Akademia
Über das Unternehmen
Cohere entwickelt Code-generierende Sprachmodelle und autonome Agenten für Enterprise-Anwendungen.
Deine Aufgaben
- Forschung und Implementierung von neuen Code-LLM- und Agent-Technologien
- Design und Implementierung skalierbarer Trainings- und Inference-Strategien
- Experimentation auf Frontier-Level-Compute-Infrastruktur
- Collaboration mit Pretraining-Team auf SFT- und RL-Algorithmen
- Benchmark-Entwicklung und Model-Evaluation
Deine Voraussetzungen
- PhD in Computer Science, Machine Learning oder verwandtem Feld mit Top-Tier-Publikationen
- Tiefes Fachwissen in Code-LLMs und Agent Systems
- Praktische Erfahrung mit Frontier-LLMs und Code-Generierung
- Starke Python- und PyTorch/TensorFlow-Fähigkeiten
- Erfahrung mit Distributed Systems und Cloud-Infrastruktur
- Proaktive und selbstmotivierte Arbeitsweise
Benefits
- Zugang zu World-Class-Compute-Ressourcen
- Zusammenarbeit mit Elite-Forschern und Ingenieuren
- Remote-flexible Umgebung mit Fokus auf Impact
- Wettbewerbsfähige Kompensation und Equity
