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Job Role
Tap Growth ai · 📍 Singapore, · 🕒 vor 1 Tagen
📊 Mid
P
Senior AI Research Engineer
Gehalt
126.289.173.648 EUR / Jahr
Auf einen Blick
Du entwickelst und optimierst Research-Infrastruktur für ein KI-Unternehmen, das Industrial Automation löst, vom Experiment-Management bis zur Produktionsdeployment.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Worldwide
- 4+ Jahre relevante Erfahrung
- ML/ML-Ops Verständnis
- Python Expertise
- Erfahrung mit Distributed Computing
Python
Machine Learning
Reinforcement Learning
Kubernetes
Performance Engineering
Gehalt geschätzt anhand Senior AI Research Engineer bei Deep Tech; international remote mit USA-Fokus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML/AI Engineers mit Research-Hintergrund
- Infrastructure Engineers interessiert in ML-Ops
- Personen mit Distributed Systems Expertise
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne 4+ Jahre Erfahrung
- Web/App Entwickler ohne ML Background
- Personen ohne Open-Source oder Research Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- 100% remote mit globaler Verteilung
- Team mit DeepMind/Google Erfahrung
- Starker Fokus auf Research und Innovation
Über das Unternehmen
Phaidra baut die Zukunft der Industrieautomation auf. Das Unternehmen nutzt Reinforcement Learning und künstliche Intelligenz, um Industrieeinrichtungen automatisch zu lernen und sich zu verbessern. Das Team hat Erfahrung vom DeepMind AlphaGo bis zu Google Data Center Kühlungsoptimierung (40% Energiereduktion). Das Unternehmen ist 100% remote, global verteilt über USA, Kanada, UK, Schweden, Spanien, Niederlande, Singapur, Australien und Indien.
Deine Aufgaben
- Verschiedene Rollen während des Research-to-Production Lebenszyklus tragen: ML Engineer, ML-Ops Engineer, Software Engineer, Performance Engineer
- Research-Infrastruktur von Anfang bis Ende besitzen und entwickeln (Experiment Orchestration, Distributed Training, Model Tracking, Evaluation, Deployment)
- Distributed Compute für Research Workloads aufbauen und skalieren (Ray, Kubernetes, GCP)
- Performance Engineering durchführen: Simulatoren vektorisieren, Parallelisieren, Bottlenecks profilen
- Interne Phaidra Plattform verstehen und optimal nutzen
- Klare Dokumentation von Research und Produkten führen
- Strategische Entscheidungen für Research und Phaidra treffen
- Peers mentorieren und Tasks delegieren
- Zwischen Research und Production Engineering Teams koordinieren
Deine Voraussetzungen
- 4+ Jahre progressive relevante Berufserfahrung
- Nachgewiesener Erfolg in Projektleitung und End-to-End Delivery
- Erfahrung als Software Engineer oder Machine Learning Engineer in ML R&D
- Verständnis von ML und ML-Ops Konzepten
- Python Flüssigkeit
- Kenntnisse von niedriger-Level Sprachen (C++, Rust) bevorzugt
- Starkes Engineering-Profil mit Scientific Understanding (ML, Optimization, Control)
- Natürliche Neugierde und Lernbereitschaft