KI/Machine Learning Ingenieur

Stellenbeschreibung KI Ingenieur 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. 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 Was wir beiten: Zunächst 100% Remote (gelegentliche Team Meetings in Köln) 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).