Rôle IA · Offre ouverte

Senior PyTorch Engineer — research & production models

LatticeMind AI

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: Torstrasse 164, Berlin, BE 10115, Germany
Rémunération: €95k–€125k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: PyTorch & ML research
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, 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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

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

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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