Systems Software Engineer (Rust, ML Inference)

Deine Aufgaben

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von zuverlässigen Voice AI-Lösungen spezialisiert hat. In dieser spannenden Rolle als Systems Software Engineer sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das an der Kerntechnologie für Echtzeit-Audio-KI arbeitet. Ihre Hauptaufgabe wird es sein, das SDK zu warten, zu optimieren und auszubauen, das die Sprachverbesserungs- und Voice AI-Produkte des Unternehmens antreibt. Sie werden hauptsächlich an der Rust-basierten Codebasis für Inferenz und Systeme arbeiten, die die Echtzeit-Inferenz-Engine und die unterstützenden Module umfasst. Ihre Arbeit wird direkten Einfluss auf die Modellleistung, die Effizienz zur Laufzeit und die Zuverlässigkeit haben. In einem Umfeld, das von hoher Verantwortung und Geschwindigkeit geprägt ist, werden Sie eng mit anderen Entwicklern und ML-Forschern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen in realen Anwendungen effizient und zuverlässig funktionieren. Das Unternehmen legt großen Wert auf Teamarbeit und Innovation und bietet Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der Technologieentwicklung zu stehen und Ihre Ideen in einem schnelllebigen Startup-Umfeld einzubringen.

Dein Profil

Der ideale Kandidat verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Systemprogrammierung, vorzugsweise mit Rust, und hat ein solides Verständnis für die Interoperabilität von C/C++ sowie für ABI- und FFI-Design. Sie sollten Erfahrung im Aufbau oder der Wartung von SDKs, Bibliotheken oder Inferenzlaufzeiten haben. Ein gutes Verständnis von Echtzeitsystemen, Leistungsoptimierung und Speicherverwaltung ist unerlässlich. Darüber hinaus sollten Sie in der Lage sein, Tests und Benchmarks für leistungskritischen Code zu schreiben. Kenntnisse über ML-Inferenzlaufzeiten und die Bereitstellung von neuronalen Netzwerken in Produktionsumgebungen sind von Vorteil. Persönlich sollten Sie eine starke Eigenverantwortung und eine hohe Aufmerksamkeit für Details mitbringen. Klare schriftliche Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig für die Dokumentation und technische Design-Diskussionen. Sie sollten Freude an der Arbeit in einem schnelllebigen Startup-Umfeld haben, in dem Ihre Arbeit einen direkten Einfluss auf die Nutzererfahrung hat.

Tech-Stack

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation