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Senior PyTorch Engineer — research & production models

Arbeitgeber verifiziert

LatticeMind AI

Vollzeit
Senior
PyTorch & ML research
Hybrid
Torstrasse 164, Berlin, BE 10115, Germany
Berlin, Germany
€95k–€125k + equity

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.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Torstrasse 164, Berlin, BE 10115, Germany
Vergütung: €95k–€125k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: PyTorch & ML research
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

LatticeMind AI is hiring a Senior Senior PyTorch Engineer — research & production models on the PyTorch & ML research team (Hybrid · Berlin, Germany). This is a hands-on role in search & recommendations—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own ranking, retrieval, and online experimentation 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.

LatticeMind AI — Own the PyTorch stack from exploratory notebooks to stable training pipelines and on-device exports. You will partner with scientists on architecture search, implement reproducible experiment tracking, and harden checkpoints for mobile and edge inference.

Berlin hybrid 2 days / week; EU remote considered for exceptional PyTorch depth.

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.
Docker

Tools & Stack

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

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
AWSTool
Regular use of AWS in the search & recommendations 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: Link a public or redacted repo where PyTorch is central (training loop, custom autograd, or export path).
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Docker, CUDA, and Kubernetes.
You have owned ranking, retrieval, and online experimentation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Berlin, Germany)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

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Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Link a public or redacted repo where PyTorch is central (training loop, custom autograd, or export path).

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