AI Research Engineer / ML Researcher.

TYPUS.AI

50667 Köln
KI generiert

Job Zusammenfassung

Du konzipierst und entwickelst KI-Innovationen für generative Bildmodelle. Du forschst an neuen Generationsmethoden und überführst Ergebnisse in produktionsreife KI-Systeme. Du bist das wissenschaftliche Herzstück der Forschungsprojekte.

KI generiert

Das solltest du mitbringen

Abschluss

einer der folgenden Bildungswege

Master-Studium in Informatik

Master-Studium in Mathematik

Master-Studium in Data Science

oder vergleichbar (siehe Ausschreibung)

Weitere Infos zu Qualifikationen & weiteren Anforderungen findest du in der Ausschreibung.

Über den Job:

Suche AI Engineer 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.

AUFGABEN

  • 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

QUALIFIKATION

Abgeschlossenes Master- oder PhD-Studium in Informatik, Mathematik, Data Science, Computational Design oder einer vergleichbaren Disziplin.


  • Zwingende Expertise in generativer KI für Bilder, insbesondere im Training von Deep-Learning-Modellen.
  • Nachweisbare praktische und/oder wissenschaftliche Erfahrung mit Diffusion Models, Transformern, UNet-Architekturen, Latent Diffusion Models sowie LoRA.
  • Sehr gutes Verständnis von Deep-Learning-Methoden, Modellarchitekturen, Trainingsstrategien und Evaluierungsverfahren.
  • Erfahrung im Umgang mit Forschungs- und Experimentier-Workflows, Reproduzierbarkeit und systematischer Modellbewertung.
  • Starkes analytisches Denkvermögen sowie Interesse an der Verbindung von wissenschaftlicher Forschung und produktnaher Anwendung.
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und hohe intrinsische Motivation, neue KI-Ansätze zu erforschen und zur Reife zu bringen.

BENEFITS

  • 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).

Start ist 1. September 2026


Bewerbung ab sofort


Gründer: Han Cheol Yi https://www.linkedin.com/in/h-yi/

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Job-ID.: 29044604

Zuletzt aktualisiert vor 2 Tagen

Jobkategorien:

Software EntwicklerIn
Software-BetreuerIn
Datenbank EntwicklerIn, Administrator

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