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Founding Lead Machine Learning Engineer

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Die Stelle

Own end-to-end ML product development: data, training pipelines, evaluation, and inference deployment.
Design and adapt frontier models (LLaMA, Mistral, Qwen) and implement cutting-edge fine-tuning (LoRA/QLoRA, SFT, DPO, distillation).
Architect scalable inference stacks using vLLM, TensorRT-LLM, and DeepSpeed, with GPU memory efficiency and quantization.
Build robust data systems for synthetic and real-world training data; develop alignment, safety, and guardrails.
Design evaluation frameworks across performance, robustness, safety, and bias; own deployment and latency optimization.
Shape early product direction, experiment with new use cases, and ship AI-powered experiences from zero in a high-performance, founder-like environment.

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