Staff Research Engineer, Generative AI, Cloud AI Research, Co-Scientist - Google Careers in Zürich

In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Interviews als Teil des Einstellungsprozesses.

Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.

• 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich Testen und Einführen von Softwareprodukten.
• 3 Jahre Erfahrung in der Optimierung von ML-Infrastrukturen (z. B. Modellbereitstellung, Modellevaluation, Datenverarbeitung, Debugging, Feinabstimmung).
• 2 Jahre Erfahrung mit GenAI-Techniken (z. B. große Sprachmodelle (LLMs), multimodal, große Vision-Modelle) oder mit GenAI-bezogenen Konzepten (Sprachmodellierung, Computer Vision).

Bevorzugte Qualifikationen:

• Master-Abschluss, PhD oder Postdoc in Informatik, angewandter Mathematik, rechnergestützten Wissenschaften oder einem verwandten wissenschaftlichen Fachgebiet.
• 3 Jahre Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. JAX, TensorFlow, PyTorch) und algorithmischem Hintergrund.
• 1 Jahr Erfahrung in einer technischen Führungsrolle.
• Erfahrung in der eigenständigen, forschungsnahen Softwareentwicklung und der Übersetzung akademischer Theorien in skalierbare Produkte.
• Nachweis technischer oder wissenschaftlicher Beiträge zu komplexen, großangelegten Projekten.

Die Software-Ingenieure von Google entwickeln die Technologien der nächsten Generation, die verändern, wie Milliarden von Nutzern Informationen und miteinander interagieren. Unsere Produkte müssen Informationen in großem Maßstab verarbeiten und gehen weit über die Websuche hinaus. Wir suchen Ingenieure, die frische Ideen aus allen Bereichen einbringen, einschließlich Informationsabruf, verteiltes Rechnen, Systemdesign in großem Maßstab, Netzwerke und Datenspeicherung, Sicherheit, künstliche Intelligenz, natürliche Sprachverarbeitung, UI-Design und Mobilität; die Liste wächst jeden Tag.

Als Software-Ingenieur werden Sie an einem spezifischen Projekt arbeiten, das für die Bedürfnisse von Google entscheidend ist, mit Möglichkeiten, Teams und Projekte zu wechseln, während Sie und unser schnelllebiges Geschäft wachsen und sich weiterentwickeln. Wir benötigen unsere Ingenieure, um vielseitig zu sein, Führungsqualitäten zu zeigen und begeistert neue Probleme im gesamten Stack anzugehen, während wir weiterhin die Technologie vorantreiben.

Mit Ihrem technischen Fachwissen werden Sie Projektprioritäten, Fristen und Ergebnisse verwalten. Sie werden Softwarelösungen entwerfen, entwickeln, testen, bereitstellen, warten und verbessern.

Co-Scientist ist ein Multi-Agenten-AI-System, das auf Gemini basiert und als autonomer virtueller wissenschaftlicher Kollege fungiert. Es nutzt einen Ansatz zur Generierung, Debatte und Evolution, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, indem es Forschern ermöglicht, Literatur zu synthetisieren, Hypothesen zu bewerten und experimentelle Designs zu optimieren.

Als Staff Research Software Engineer (R-SWE) fungieren Sie als technische Brücke, die wissenschaftliche AI-Forschung in robuste, skalierbare und intuitive Softwaresysteme übersetzt. Sie werden das Design und die Implementierung hochgradig multi-agentenbasierter Denkmodelle leiten und dabei mit Deep-Learning-Forschern, Produktmanagern und externen wissenschaftlichen Partnern zusammenarbeiten. Sie werden die Softwareentwicklung für das Co-Scientist-Team in Zürich leiten.

Das Google Cloud AI Research-Team befasst sich mit AI-Herausforderungen, die durch die Mission von Google Cloud motiviert sind, AI in Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und vielen anderen Branchen zu bringen. Wir arbeiten an einer Reihe einzigartiger Probleme, die sich auf Forschungsthemen konzentrieren, die wissenschaftliche und reale Auswirkungen maximieren, mit dem Ziel, den Stand der Technik in der AI voranzutreiben und Ergebnisse mit der breiteren Forschungsgemeinschaft zu teilen. Wir arbeiten auch mit Produktteams zusammen, um Innovationen in reale Auswirkungen zu bringen, die unseren Kunden zugutekommen.

Verantwortlichkeiten:

• Projekte von Anfang bis Ende besitzen, von den anfänglichen wissenschaftlichen Forschungskonzepten über Softwaredesign, Tests, Bereitstellung und Leistungsanalyse.
• Agentic AI-Systeme aufbauen und bereitstellen, indem Techniken für multi-agentisches Prompting und asynchrone Aufgabenbearbeitungsframeworks implementiert werden.
• Technische Entscheidungen und Full-Stack-Softwareentwicklung mit Python, C++ und den Kern-Backend-Komponenten von Google vorantreiben.
• Robuste Evaluierungspipelines, automatisierte Test-Suiten und diagnostische Datensätze entwerfen und einrichten, um die Agentenleistung unter extremen Bedingungen zu messen.
• Zusammenarbeit bei der Forschung mit Google DeepMind, Google Research und Universitätslaboren zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme, während Sie Junior-Ingenieure betreuen und die Ingenieursqualität fördern.