Rol IA · Oferta abierta

Senior PyTorch Engineer — research & production models

LatticeMind AI

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Torstrasse 164, Berlin, BE 10115, Germany
Compensación: €95k–€125k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: PyTorch & ML research
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

AWSTool
Regular use of AWS in the search & recommendations stack—configuration, debugging, and team conventions.
KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

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: PyTorch, Python, CUDA, Docker, and AWS.
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.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

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

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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