Senior AI Application Engineer - LLM & VLM Enablement in Sachseln

Axelera AI ist kein gewöhnliches Deep-Tech-Unternehmen. Wir schaffen die nächste Generation von KI-Plattformen, um jedem zu helfen, der die Menschheit voranbringen und die Welt um uns herum verbessern möchte.

In nur fünf Jahren haben wir insgesamt 450 Millionen Dollar gesammelt und ein erstklassiges Team von über 250 Mitarbeitern aufgebaut (darunter mehr als 60 PhDs mit über 40.000 Zitierungen), sowohl remote aus 21 verschiedenen Ländern als auch mit Büros in Belgien, Frankreich, der Schweiz, Italien, dem Vereinigten Königreich und mit Hauptsitz im High Tech Campus in Eindhoven, Niederlande. Wir haben auch unsere Metis AI Plattform gestartet, die eine Effizienz- und Leistungssteigerung von 3-5x erreicht und haben Sicht auf eine starke Geschäftspipeline von über 100 Millionen Dollar. Unser unerschütterliches Engagement für Innovation hat uns fest als globalen Branchenpionier etabliert.

Als Senior AI Application Engineer im Model Enablement Team (Application Software) sind Sie verantwortlich für die Unterstützung von LLM und VLM auf Metis und Europa AIPUs, vom Studium neuer Modelle bis hin zur Auslieferung im Voyager SDK. Die Rolle kombiniert LLM/VLM-Wissen mit solider Softwaretechnik. Unser Team nutzt KI-Coding-Agenten in der täglichen Arbeit, und Sie werden diese verwenden, um Ihre eigene Arbeit zu erstellen, zu testen und zu verifizieren.

Wir begrüßen auch erfahrene Field Application Engineers, technische Leiter und Engineering Manager, die wieder in die praktische Ingenieursarbeit zurückkehren möchten. Erfahrung in Planung, Delegierung und Überprüfung von Arbeiten überträgt sich gut auf die Arbeit mit KI-Agenten.

Hauptverantwortlichkeiten:

• LLM/VLM Studie: Neue LLM- und VLM-Familien und -Architekturen studieren (z.B. mixture-of-experts, kleine VLMs, neue Aufmerksamkeits- und Dekodierungsschemata). Prototypisieren und profilieren auf Metis und Europa und entscheiden, wie sie auf unserer Hardware laufen sollen.
• Produktisierung: Ihre Ergebnisse und die Ergebnisse unserer ML-Forschungsgruppe in unterstützte Voyager SDK-Funktionen umwandeln, mit stabilen APIs, Tests, Dokumentation und Release-Gates.
• Modellseitige Verträge: Für jedes LLM/VLM-Baustein das PyTorch-Referenzmodell mit quantisierter Implementierung, die Gewichtsmapping und einen Vertrag, der jeden Input, Output, Gewicht und persistenten Zustand (wie einen paged KV-Cache) auflistet, besitzen und diesen Vertrag an das Compiler-Team übergeben.
• Pipelines-Integration: LLM- und VLM-Dienste in den Voyager SDK-Pipeline-Builder integrieren: Vorbefüllung und Dekodierung, KV-Cache-Management, Streaming-Textausgabe und multimodale Eingaben.
• Qualität: Mit den Regression- und Quantisierungsverantwortlichen die Genauigkeit gegen das Fließkomma-Referenzmodell messen und jede Website-Startplattform schließen oder erklären.
• Website bring-up Plattform: Die Modellaktivierungsplattform für LLM und VLM erweitern: Umgebungen mit Zugang zum Compiler, Runtime und echter Hardware (z.B. durch MCP-Tools), geschlossene Schleifen, die eine Änderung anwenden, Genauigkeit und Geschwindigkeit gegen das Referenzmodell messen und wiederholen sowie Bewertungen, die jeden Lauf bewerten.
• GenAI-Richtung: Empfehlen, was das Voyager SDK für GenAI, Agenten und Sprache auf Edge-Geräten benötigt und welche Modell-Zoo-Demos es am besten zeigen.

Qualifikationen:

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens 2 Jahre in ML-Inferenz, ML-Systemen oder ML-Tools.
• Solides Verständnis der Transformer-Inferenz: Aufmerksamkeitsvarianten, KV-Caching, Vorbefüllung vs. Dekodierung, Sampling, Tokenisierung und wie ein VLM einen Vision Encoder mit einem Sprachmodell verbindet.
• Kenntnisse in LLM-Quantisierung (Gewicht- und Gewicht-Aktivierungs-Schemata, Kalibrierung, Umgang mit Ausreißern) und die Fähigkeit, einen Quantisierungsverlust von einem Implementierungsfehler zu unterscheiden.
• Starke Kenntnisse in Python und PyTorch sowie Erfahrung in der Auslieferung von produktionsreifer Software.
• Täglicher Einsatz von KI-Coding-Agenten in realen Codebasen mit gutem Urteilsvermögen darüber, wann man deren Ausgabe überprüfen oder ablehnen sollte.
• Fähigkeit, Forschungscode und Hardwarebeschränkungen in ein praktisches Design umzuwandeln.

Bevorzugt:

• Erfahrung mit Inferenz-Engines oder Serving-Stapeln (z.B. llama.cpp, vLLM, ONNX Runtime GenAI, ExecuTorch).
• Erfahrung in der Kernel-Entwicklung oder einem Tensor-Compiler (z.B. Triton, TVM oder MLIR) oder mit dem Profiling von Modellen auf Beschleuniger-Hardware.
• Erfahrung mit Sprache (ASR, TTS) oder agentischen Anwendungen auf eingebetteten Geräten.
• Erfahrung im Aufbau von Evaluierungs- oder Testumgebungen für ML-Systeme oder KI-Agenten oder Tool-Calling-Agenten (z.B. MCP-Server).

Wir bieten eine flexible Arbeitsgestaltung mit Optionen, um entweder von einem unserer Axelera AI Büros (Leuven in Belgien, Amsterdam und Eindhoven in den Niederlanden, Zürich in der Schweiz, Florenz und Mailand in Italien oder Bristol im Vereinigten Königreich) zu arbeiten, vollständig remote aus jedem europäischen Land (einschließlich des Vereinigten Königreichs), in dem Sie sich bereits befinden, oder mit uns umzuziehen und von Italien (Florenz oder Mailand) oder den Niederlanden (Amsterdam oder Eindhoven) aus zu arbeiten. Bitte beachten Sie, dass Kandidaten, die (interessiert sind, in) Belgien oder Italien ansässig zu sein, Priorität eingeräumt wird.

Dies ist Ihre Chance, Teil einer dynamischen, schnell wachsenden internationalen Organisation zu werden. Wir bieten ein attraktives Vergütungspaket, einschließlich eines Pensionsplans, umfangreicher Mitarbeiterversicherungen und der Möglichkeit, Unternehmensanteile zu erhalten. Eine offene Kultur, die Kreativität und kontinuierliche Innovation unterstützt, erwartet Sie. Kollaborativer Besitz und Freiheit mit Verantwortung sind charakteristisch für die Art und Weise, wie wir als Team handeln und arbeiten. Bei Axelera AI setzen wir uns uneingeschränkt für Chancengleichheit ein und legen höchsten Wert auf Vielfalt. Unser unerschütterliches Engagement besteht darin, eine warme und integrative Umgebung zu schaffen, die jedes Mitglied unseres Teams ermächtigt und feiert. Wir heißen Bewerber aus allen Hintergründen willkommen, um gemeinsam die Zukunft der KI zu gestalten.