AI Research Engineer / ML Researcher.
Typus.ai · Cologne ·
- Work mode
- Remote
- Category
- AI engineering
Leads Typus.ai's core AI research on a funded project with RWTH Aachen: designing, implementing, and scientifically validating generative image models (diffusion, UNet, Transformer, LoRA) for architecture-specific use cases. Builds PyTorch training pipelines, runs benchmarks and ablation studies, and works with product/engineering teams to move research into production.
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 befristet und potenziell 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
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