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Berlin · München

Staff AI Research Engineer - ML Engineering

Helsing

externe stelle · quelle: Greenhouse Job Board · zuletzt geprüft 20.10.2026

der job in 20 sekunden

Staff AI Research Engineer - ML Engineering · Principal / Staff

Du baust bei einem Defence-AI-Unternehmen Tools und Plattformen für ML-Training. Du erweiterst PyTorch-basierte Deep-Learning-Frameworks, skalierst die Infrastruktur für verteiltes Training und entwirfst die Datenstrategie für große Datensätze. Standorte sind Berlin und München.

Wen sucht Helsing wirklich?

Gesucht wird eine Person mit MSc oder PhD in Machine Learning, starken Python-Kenntnissen und Erfahrung mit verteiltem Training und produktiven ML-Pipelines, die ML und Systems Engineering verbindet.

Kernaufgaben

  1. 01Deep-Learning-Frameworks auf PyTorch-Basis erweitern, effizient und einfach nutzbar
  2. 02Infrastruktur und Tooling für schnelleres, größeres verteiltes Training skalieren
  3. 03Datenstrategie für große Datensätze und effiziente Speicherung entwerfen

Was du mitbringen solltest

Gefordert

  • Python
  • PyTorch
  • Deep Learning
  • Distributed Training
  • ML-Pipelines

Optional

  • Kubernetes
  • NCCL
  • MPI
  • Slurm
  • Ray
  • GPU-Architektur

Abgeleitet – nicht ausdrücklich genannt

  • Docker (aus Kubernetes abgeleitet)

Rollenprofil

KI-Forschung · Daten & KI

aus dem Stellentitel

Kundenkontakt
regelmäßig Kundenkontakt

Worauf es bei der Erfahrung ankommt

  • Erfahrung mit Daten aus der IT- oder SoftwarebrancheAllgemeine IT-/Softwareerfahrung reichtDie Anzeige sagt dazu nichts – üblich für Daten & KI.

Software & Produkt

Welches Produkt die Stelle betrifft, ist nicht eindeutig belegt. (unbekannt)

arbeitsmodell
Remote
gehalt
nicht angegeben
erfahrung
nicht angegeben
level
Principal / Staff

Auch interessant für

  • · ML-Engineers aus Big Tech oder Forschungslaboren mit Fokus auf Trainingsinfrastruktur
  • · HPC- und GPU-Cluster-Engineers, die in ML-Plattformen wechseln wollen
  • · Research Scientists mit starkem Software-Engineering-Anteil
  • · MLOps- und Platform-Engineers mit Erfahrung in verteiltem Training

Nicht angegeben

  • Gehalt
  • geforderte Berufserfahrung
  • Sprachanforderungen
  • konkretes Produkt
  • Anstellungsart
belege aus der stellenanzeige anzeigen
  • Deep-Learning-Frameworks auf PyTorch-Basis erweitern, effizient und einfach nutzbar
    „Extend our highly integrated deep learning frameworks (built on top of PyTorch), making them efficient and easy to use for a wide range of use cases.“
  • Infrastruktur und Tooling für schnelleres, größeres verteiltes Training skalieren
    „Scale our current infrastructure and tooling stack to support faster and larger distributed training.“
  • Datenstrategie für große Datensätze und effiziente Speicherung entwerfen
    „Design data strategy to support large scale datasets and efficient storage, ensuring GPUs stay warm.“
  • Pflicht: Python
    „Have strong software engineering skills in Python and fluency with modern DL frameworks (PyTorch/JAX/TensorFlow).“
  • Pflicht: PyTorch
    „fluency with modern DL frameworks (PyTorch/JAX/TensorFlow)“
  • Pflicht: Deep Learning
    „Hold an MSc or PhD in Computer Science or STEM field, with a focus on Machine Learning and Deep Learning.“
  • Pflicht: Distributed Training
    „comfortable writing custom layers, loss functions, and distributed training loops.“
  • Pflicht: ML-Pipelines
    „You have debugged production ML pipelines and can tell a good war story“
  • Kundenkontakt: regelmäßig Kundenkontakt
    „We are an ambitious and committed team of engineers, AI specialists and customer-facing programme managers“

aufgaben

Berufsfelder

  • Data & KI

anforderungen

Fähigkeiten

  • Python
  • PyTorch
  • Deep Learning
  • Distributed Training
  • ML-Pipelines
  • Kubernetes (optional)
  • NCCL (optional)
  • MPI (optional)
  • Slurm (optional)
  • Ray (optional)
  • GPU-Architektur (optional)

originalanzeige

Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.

woran arbeitet Helsing?

Helsing entwickelt KI-gestützte autonome Systeme und Software für die Verteidigung und arbeitet mit Regierungen und der Industrie zusammen. Das Portfolio umfasst Drohnen, Unterwasser-Systeme, Aufklärungs- und Wirkungssoftware sowie KI für elektronische Kampfführung. Standorte sind München, London, Paris und Berlin.

Produkte

Geschäftsmodell
Softwarehersteller (eigenes Produkt)
Bereitstellung
Hardware mit Software
Zielkund:innen
RegierungenVerteidigungsindustrie
Branchen der Kund:innen
Verteidigung

Softwaredomänen

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