Wir entwickeln ein KI‑System für Analysten und Wissenschaftler auf Basis einer grundlegend neuen Methode zur Wissensdarstellung und zum Schlussfolgern. Unser Ansatz geht über moderne LLMs hinaus, indem er Algorithmen auf symbolische Weise kombiniert und so Fähigkeiten wie mehrstufige Analysen, transparente und überprüfbare Schlussfolgerungen sowie Unsicherheitsbewertung ermöglicht. Unser Ziel ist es, analytische und wissenschaftliche Arbeitsabläufe in Bereichen wie Finanzen, Strategieberatung, Ingenieurwesen, Materialwissenschaften und anderen zu unterstützen und zu automatisieren.

Wir suchen Softwareentwickler mit Erfahrung im Umgang mit Transformermodellen, die beim Aufbau unserer Inferenz‑Pipeline mitwirken. Die Rolle konzentriert sich darauf, vortrainierte Transformermodelle mit symbolischem Schlussfolgern zu integrieren.

Unser Team arbeitet vollständig remote und überwiegend innerhalb der MEZ‑Zeitzone.

Nützliche Erfahrung:
• Arbeit im Bereich Natural Language Processing
• Aufbau, Training und Feinabstimmung von Deep‑Learning‑Modellen
• Skalierte Bereitstellung von Machine‑Learning‑Modellen (Serving, Optimierung)
• Vertrautheit mit ML‑Frameworks
• Aktive Verfolgung neuer Entwicklungen in Deep Learning und großen Sprachmodellen

Aufgaben:
• Entwicklung von Modellevaluierungsframeworks basierend auf den jeweiligen Anforderungen
• Aufbau von Trainings‑ und Inferenzpipelines
• Integration von Modellen als Komponenten unseres Produktionssystems
• Durchführung von Forschung und Dokumentation von Designs und Ergebnissen
• Erweiterung der Systemfähigkeiten durch den Einsatz moderner Verfahren

Weitere Informationen über unsere Arbeit, unsere Kultur und Beispielaufgaben finden Sie auf unserer Website:
What we do: https://planting.space/
How we work: https://planting.space/org
Team culture and example tasks: https://planting.space/joinus