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ML Engineer — Synthetic data & privacy

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Fokus: AI Vision

Paris · 50-100 employees · Startup · GenAI: No

Freiberuflich / Freelance
Vollzeit
Senior
Privacy ML
Remote
Remote · EU-UK
Denmark
€85k–€110k contractor-friendly

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Freiberuflich / Freelance, Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Remote
Standort: Remote · EU-UK
Vergütung: €85k–€110k contractor-friendly
Erfahrungslevel: Senior
Team: Privacy ML
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

AnotherBrain is hiring a Senior ML Engineer — Synthetic data & privacy on the Privacy ML team (Remote · Denmark). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Remote-first EU cohort builds privacy-preserving synthetic datasets for banks and insurers piloting federated/co-trained models with strict DP budgets.

Quarterly offsites in Copenhagen or Berlin for deep working sessions.

What you will do

Prototype tabular and text generators with formal privacy accounting.
Partner with legal on DPIA language for synthetic data usage.
Benchmark downstream utility vs real data under constrained noise levels.
Integrate with secure enclaves / clean rooms where customers require them.
Publish internal guidance on when synthetic data is inappropriate.

What we look for

PhD/MS in ML/stats or equivalent depth in generative modelling + privacy.
Python + PyTorch; comfortable reading differential privacy literature.
Strong ethics compass and documentation rigor.

Nice to have

Federated learning frameworks in production.
Engagement with regulators or industry consortia.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Tradeoffs between synthetic fidelity and DP noise you navigated.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and AWS.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: €85k–€110k contractor-friendly, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Tradeoffs between synthetic fidelity and DP noise you navigated.

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