Open-Source Machine Learning Engineer

Über die Rolle

Diese Position wird von Jobgether im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben. Wir suchen derzeit einen Open-Source Machine Learning Engineer in Deutschland.

Diese Rolle bietet die Möglichkeit, direkt zu einem der einflussreichsten Open-Source-Ökosysteme für maschinelles Lernen weltweit beizutragen. Sie arbeiten an weit verbreiteten Bibliotheken und Frameworks, die die moderne KI-Entwicklung vorantreiben, und helfen dabei, Werkzeuge zu verbessern, die von Millionen von Entwicklern, Forschern und Datenwissenschaftlern weltweit genutzt werden.

Die Position ist stark kollaborativ und gemeinschaftsorientiert und beinhaltet eine enge Interaktion mit Mitwirkenden und Nutzern auf GitHub und anderen offenen Foren. Sie helfen dabei, die Entwicklung von Kern-ML-Bibliotheken zu gestalten und sicherzustellen, dass diese effizient, zugänglich und auf dem neuesten Stand bleiben.

Verantwortlichkeiten

• Beitrag zur Entwicklung, Verbesserung und Wartung bedeutender Open-Source-Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen.
• Entwurf und Implementierung von hochwertigem, gut getestetem und wartbarem Python-basiertem Bibliothekscode für die globale ML-Community.
• Zusammenarbeit mit Mitwirkenden und Nutzern über GitHub-Issues, Pull Requests, Foren und Community-Diskussionen.
• Verbesserung von Deep-Learning-Frameworks und Tools, insbesondere im Bereich Transformer-Modelle, Trainings-Workflows und Inferenz-Optimierung.
• Unterstützung und Erweiterung von Ökosystem-Bibliotheken wie PyTorch-basierten Tools und zugehörigen ML-Infrastrukturkomponenten.
• Teilnahme an technischen Diskussionen zur Definition von Roadmap-Prioritäten und zur Gestaltung der Entwicklung von Open-Source-Projekten.
• Fehlersuche, Überprüfung und Verbesserung von Community-Beiträgen unter Einhaltung hoher Code- und Dokumentationsstandards.
• Arbeit an Leistungsverbesserungen, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit für ML-Systeme im großen Maßstab.

Anforderungen

• Starke Kenntnisse in Python mit Fokus auf sauberen, wartbaren und produktionsreifen Bibliothekscode.
• Fundierte praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks, insbesondere PyTorch (JAX oder TensorFlow werden ebenfalls berücksichtigt).
• Vertrautheit mit modernen Konzepten des maschinellen Lernens, einschließlich Transformer-Architekturen und Modelltraining im großen Maßstab.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Beiträgen zu Open-Source-Projekten mit sichtbaren Beiträgen auf GitHub.
• Erfahrung in oder mit dem Hugging Face-Ökosystem oder ähnlichen ML-Bibliotheken ist ein starker Vorteil.
• Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in Open-Source-Umgebungen, einschließlich Code-Reviews, Issue-Tracking und Community-Support.
• Starkes Verständnis für verteilte Kollaborations-Workflows und asynchrone Kommunikationspraktiken.
• Exzellente schriftliche Englischkenntnisse für technische Dokumentation und globale Zusammenarbeit.
• Bonus: Erfahrung mit verteiltem Training, GPU-Optimierung, Inferenzleistung oder der Wartung von Open-Source-ML-Projekten.

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit Möglichkeiten zur Kapitalbeteiligung.
• Vollständig remote arbeitende Rolle mit flexiblen Arbeitsregelungen in ganz Europa, einschließlich Großbritannien.
• Möglichkeit, an weltweit eingesetzten Open-Source-ML-Tools zu arbeiten, die von Millionen von Praktikern genutzt werden.
• Starke Kultur des Lernens, der Forschungskooperation und der kontinuierlichen technischen Entwicklung.
• Zugang zu Konferenzen, Schulungen und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen zur Unterstützung der Work-Life-Balance.
• Kollaborative, integrative und global verteilte Ingenieurskultur.
• Möglichkeit, die Richtung wichtiger Frameworks und Tools für maschinelles Lernen zu beeinflussen.
• Arbeit an der Seite führender Mitwirkender im Open-Source-KI- und ML-Ökosystem.

Wie Jobgether funktioniert

Wir nutzen einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Rolle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Bewertungen) werden von deren internem Team verwaltet.

Datenschutzhinweis

Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen mit dem einstellenden Arbeitgeber zu teilen. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.