Machine Learning Engineer – Sprachmodelle und agentische KI für wissenschaftliche Bildverarbeitung

Das Unternehmen ist eines der größten Krebsforschungszentren in Europa und verfolgt die Mission "Forschung für ein Leben ohne Krebs". Unser Team besteht aus hochqualifizierten Wissenschaftlern, die untersuchen, wie Krebs entsteht, Risikofaktoren identifizieren und neue Strategien zur Krebsprävention entwickeln. Wir entwickeln innovative Methoden zur präziseren Diagnose von Tumoren und zur erfolgreichen Behandlung von Krebspatienten. Jeder Beitrag zählt, sei es in der Forschung, Verwaltung oder Infrastruktur, was unsere tägliche Arbeit bedeutungsvoll und aufregend macht. Als zentraler Partner im Helmholtz Imaging engagiert sich das Unternehmen für die Weiterentwicklung der Bildwissenschaft und -technologie in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen. Das Applied Computer Vision Lab (ACVL) am Unternehmen entwickelt modernste Methoden für die Bildanalyse und das maschinelle Lernen, unterstützt Forscher bei der Entwicklung maßgeschneiderter KI-Lösungen und fördert robuste Evaluierungspraktiken für Bildalgorithmen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Machine Learning Engineer – Sprachmodelle und agentische KI für wissenschaftliche Bildverarbeitung. In dieser Rolle arbeiten Sie in einem interdisziplinären Team an der Schnittstelle von natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision, maschinellem Lernen und wissenschaftlicher Bildverarbeitung. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Evaluierung von KI-Systemen basierend auf großen Sprachmodellen, die Gestaltung agentischer Workflows zur Automatisierung komplexer Bildanalysetasks sowie die Integration modernster Computer Vision Frameworks in KI-unterstützte Workflows. Sie werden eng mit Forschern zusammenarbeiten, um hochwirksame Anwendungsfälle zu identifizieren und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.

Wir suchen einen hochmotivierten und kreativen Forscher oder Ingenieur mit starkem Interesse an Computer Vision und modernen KI-Systemen. Der ideale Kandidat sollte einen Masterabschluss oder eine Promotion in Informatik, Datenwissenschaft, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet haben. Starke Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Machine Learning Frameworks wie PyTorch sind erforderlich. Zudem sollten Sie Erfahrung in Computer Vision und Deep Learning mitbringen, sowie praktische Erfahrungen mit großen Sprachmodellen, multimodalen Grundmodellen oder agentischen KI-Systemen haben. Kenntnisse in der Modellauswertung, Benchmarking und experimentellem Design sind von Vorteil. Vertrautheit mit der Entwicklung von Open-Source-Software und den besten Praktiken der Softwareentwicklung wird ebenfalls erwartet. Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und Begeisterung für interdisziplinäre Zusammenarbeit runden Ihr Profil ab.