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Zurich
Vor 2 Monaten
Doktorandenstelle
- 16 März 2026
- 100%
- Zurich
Job-Zusammenfassung
PhD-Stelle bei IBM Zürich im Bereich multimodale KI-Systeme. Spannende Forschung in einem internationalen Umfeld.
Aufgaben
- Entwicklung neuer Architekturen für multimodale AI-Pipelines.
- Design von Workflow-Routing-Mechanismen für effiziente Ausführung.
- Untersuchung von Optimierungstechniken für AI-Pipelines.
Fähigkeiten
- Master in Informatik, AI oder verwandtem Bereich erforderlich.
- Starke Programmierkenntnisse in C++, Java oder Python.
- Interesse an Publikationen in führenden Konferenzen.
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Über den Job
Doktorandenstelle
Arbeitsort Zürich - Region Zürich - SchweizKategoriePositionVeröffentlicht15. März 2026Doktorandenstelle
Standort: IBM Research Europe, Schweiz
Finanzierung: Vollständig finanziert durch den Schweizerischen Nationalfonds (SNF)
Akademische Partner: Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften und Promotion über die Universität Zürich
Einführung
Jüngste Fortschritte in der KI verändern die Art und Weise, wie komplexe Anwendungen entwickelt werden. Moderne Systeme kombinieren zunehmend große Sprachmodelle (LLMs), Visionsmodelle, Vektorsuche, Retrieval-Systeme und groß angelegte Datenanalysen zu integrierten Pipelines. Diese multimodalen Workloads werden über ein heterogenes Ökosystem von Verarbeitungseinheiten und Hardwarebeschleunigern ausgeführt, darunter verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks, ML-Laufzeitumgebungen, Vektordatenbanken und GPU-basierte Inferenzsysteme.
Die effiziente Unterstützung dieser Workloads erfordert eine neue Generation von Datensystemen, die in der Lage sind, vielfältige Komponenten über heterogene Engines und Hardware zu orchestrieren.
Bei IBM Research Europe - Zürich untersuchen wir die Grundlagen von Next-Generation-Systemen für multimodale KI-Anwendungen. Dies umfasst Architekturen, die Aufgaben dynamisch über heterogene Engines routen, Ausführungsstrategien optimieren und Rechenressourcen effizient über CPUs, GPUs und spezialisierte Hardwarebeschleuniger verwalten können.
Dieses Doktorandenprojekt konzentriert sich auf Systeme für multimodale KI-Workflows und erforscht, wie komplexe Pipelines mit LLM-Reasoning, Visionsmodellen und Datenanalysen automatisch optimiert und über mehrere Engines ausgeführt werden können.
Ihre Rolle und Verantwortlichkeiten
Als Doktorand gestalten und entwickeln Sie Next-Generation-Systeme für multimodale KI-Infrastrukturen. Ihre Arbeit kann umfassen:
Die Forschung verbindet Ideen aus Datenbanksystemen, verteilten Systemen und maschinellen Lernsystemen.
Ihr Profil
Wir suchen hochmotivierte Kandidaten, die sich für Systemforschung zur Unterstützung multimodaler KI-Anwendungen interessieren.
Erforderliche Qualifikationen
Bevorzugte Erfahrung
Was wir bieten
Diese Stelle bietet die Möglichkeit:
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie werden Teil eines offenen, multikulturellen Forschungsumfelds, das unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsbedingungen unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen eine professionelle Entfaltung bei gleichzeitiger gesunder Work-Life-Balance zu ermöglichen.
Bewerbung
Wenn Sie an dieser Stelle interessiert sind, reichen Sie bitte Ihre Bewerbung über den untenstehenden Button ein.
Next-Generation-Datensysteme für multimodale KI-Anwendungen
Ref. 2026_010Standort: IBM Research Europe, Schweiz
Finanzierung: Vollständig finanziert durch den Schweizerischen Nationalfonds (SNF)
Akademische Partner: Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften und Promotion über die Universität Zürich
Einführung
Jüngste Fortschritte in der KI verändern die Art und Weise, wie komplexe Anwendungen entwickelt werden. Moderne Systeme kombinieren zunehmend große Sprachmodelle (LLMs), Visionsmodelle, Vektorsuche, Retrieval-Systeme und groß angelegte Datenanalysen zu integrierten Pipelines. Diese multimodalen Workloads werden über ein heterogenes Ökosystem von Verarbeitungseinheiten und Hardwarebeschleunigern ausgeführt, darunter verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks, ML-Laufzeitumgebungen, Vektordatenbanken und GPU-basierte Inferenzsysteme.
Die effiziente Unterstützung dieser Workloads erfordert eine neue Generation von Datensystemen, die in der Lage sind, vielfältige Komponenten über heterogene Engines und Hardware zu orchestrieren.
Bei IBM Research Europe - Zürich untersuchen wir die Grundlagen von Next-Generation-Systemen für multimodale KI-Anwendungen. Dies umfasst Architekturen, die Aufgaben dynamisch über heterogene Engines routen, Ausführungsstrategien optimieren und Rechenressourcen effizient über CPUs, GPUs und spezialisierte Hardwarebeschleuniger verwalten können.
Dieses Doktorandenprojekt konzentriert sich auf Systeme für multimodale KI-Workflows und erforscht, wie komplexe Pipelines mit LLM-Reasoning, Visionsmodellen und Datenanalysen automatisch optimiert und über mehrere Engines ausgeführt werden können.
Ihre Rolle und Verantwortlichkeiten
Als Doktorand gestalten und entwickeln Sie Next-Generation-Systeme für multimodale KI-Infrastrukturen. Ihre Arbeit kann umfassen:
- Entwicklung von Architekturen, die multimodale KI-Pipelines unterstützen.
- Entwurf von workflow-übergreifenden Routing-Mechanismen, die dynamisch die beste Ausführungs-Engine für jede Komponente eines Workloads auswählen.
- Untersuchung von Optimierungstechniken für KI-Pipelines, einschließlich analytischer und lernbasierter Optimierer für heterogene Systeme wie relationale Datenbanken (z. B. PostgreSQL, DuckDB) und verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks (z. B. Spark, Presto).
- Entwicklung von Ressourcenmanagement- und Scheduling-Mechanismen für heterogene Hardwareumgebungen (CPUs, GPUs, Hardwarebeschleuniger).
- Ermöglichung einer effizienten Ausführung von KI-Workflows, bei denen mehrere Modelle und Werkzeuge dynamisch zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen.
- Implementierung von Prototyp-Systemen und deren Evaluierung anhand realistischer KI- und Daten-Workloads.
Die Forschung verbindet Ideen aus Datenbanksystemen, verteilten Systemen und maschinellen Lernsystemen.
Ihr Profil
Wir suchen hochmotivierte Kandidaten, die sich für Systemforschung zur Unterstützung multimodaler KI-Anwendungen interessieren.
Erforderliche Qualifikationen
- Master-Abschluss in Informatik, KI, Datenengineering oder einem verwandten Fachgebiet
- Fundierte Kenntnisse in verteilten Systemen, Datenbanken oder maschinellen Lernsystemen
- Solide Programmierkenntnisse (z. B. C++, Rust, Java oder Python)
- Interesse an Veröffentlichungen auf führenden System- und KI-System-Konferenzen wie VLDB, SIGMOD, CIDR, EuroSys, OSDI oder MLSys
Bevorzugte Erfahrung
- Relationale Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MariaDB, DuckDB) und verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks (z. B. Spark, Ray, Flink)
- Abfrageverarbeitung oder Systemoptimierung
- ML-Infrastruktur oder LLM-Systeme
- Ressourcenplanung oder Cluster-Management
- GPU- oder beschleunigerbewusste Systeme
Was wir bieten
Diese Stelle bietet die Möglichkeit:
- Spitzenforschung an der Schnittstelle von Systemen und KI durchzuführen
- Eng mit Forschern bei IBM Research Europe - Zürich, der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften und der Universität Zürich zusammenzuarbeiten
- In erstklassigen System- und KI-System-Veranstaltungen zu publizieren
- In einem hochgradig kollaborativen internationalen Forschungsumfeld in Zürich zu arbeiten
- Forschungsansätze in wirkungsvolle Systeme für reale Anwendungen umzusetzen
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie werden Teil eines offenen, multikulturellen Forschungsumfelds, das unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsbedingungen unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen eine professionelle Entfaltung bei gleichzeitiger gesunder Work-Life-Balance zu ermöglichen.
Bewerbung
Wenn Sie an dieser Stelle interessiert sind, reichen Sie bitte Ihre Bewerbung über den untenstehenden Button ein.
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf myScience.ch und geben Sie die Referenz JobID69480 an.
