Postdoktorand in Datensystemen für multimodale KI bei IBM Research 100 %

Über den Job

Postdoktorand in Datensystemen für multimodale KI bei IBM Research 100 %

Fakultät:

School of Engineering

Beginn:

1.1.2027

Ihre Rolle

Jüngste Fortschritte in der KI treiben Anwendungen voran, die grosse Sprachmodelle (LLMs), Visionsmodelle, Vektorsuche, Retrieval-Systeme und gross angelegte Analysen integrieren. Diese multimodalen Workloads laufen über heterogene Plattformen, darunter verteilte Verarbeitungsframeworks, Vektordatenbanken, ML-Laufzeitumgebungen und GPU-basierte Systeme.

In Zusammenarbeit mit IBM Research Europe - Zürich untersuchen wir Datensysteme der nächsten Generation für multimodale KI. Das Projekt erforscht Architekturen, die Aufgaben dynamisch über heterogene Engines orchestrieren, die Ausführung optimieren und Ressourcen über CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger verwalten.

Diese Postdoktorandenstelle konzentriert sich auf die Optimierung und Ausführung multimodaler KI-Workflows, die LLMs, Visionsmodelle und Datenanalysen über mehrere Verarbeitungseinheiten umfassen.

Ihre Arbeit kann Folgendes umfassen:

• Entwicklung von Architekturen, die multimodale KI-Pipelines unterstützen.
• Untersuchung von Optimierungstechniken für KI-Pipelines, einschließlich analytischer und lernbasierter Optimierer für heterogene Systeme wie relationale Datenbanken (z. B. PostgreSQL, DuckDB) und verteilte Datenverarbeitungsframeworks (z. B. Spark, Presto).
• Aufbau von Ressourcenmanagement- und Planungssystemen 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 Prototypsystemen und deren Bewertung anhand realistischer KI- und Daten-Workloads.
• Unterstützung bei der Lehre (Datenbanken und intelligente Informationssysteme)

Ihr Profil

Erforderliche Qualifikationen:

• Promotion in Informatik, KI, Datenengineering oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Kenntnisse in verteilten Systemen (z. B. Spark), relationalen Datenbanken (z. B. Postgres oder DuckDB) und maschinellem Lernen
• Solide Programmierkenntnisse in Python
• Interesse an Veröffentlichungen auf führenden System- und KI-System-Konferenzen wie VLDB, SIGMOD, ICDE usw.

• Maschinelles Lernen-basierte Abfrageoptimierung
• Moderne agentenbasierte KI-Frameworks
• GPU- oder beschleunigerbewusste Systeme
• Gute Deutschkenntnisse sind ein grosser Vorteil (hauptsächlich für Lehrassistenz erforderlich)

Wofür wir stehen

Die Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW ist eine der grössten multidisziplinären Fachhochschulen der Schweiz mit über 14'000 Studierenden und 3'400 Mitarbeitenden.

Die School of Engineering (SoE) ist als eine der führenden Bildungs- und Forschungseinrichtungen der Schweiz auf zukunftsorientierte Themen fokussiert. Vierzehn Institute und Zentren garantieren eine hochwertige Ausbildung, Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Energie, Mobilität, Information und Gesundheit. Das InIT Institut für Informatik ist eines der grössten Institute der ZHAW und geniesst sowohl in der Schweiz als auch international einen ausgezeichneten Ruf in Informatik und Data Science.

Die ZHAW setzt sich für geschlechtergemischte und vielfältige Teams ein, um Gleichstellung, Diversität und Innovation zu fördern.

Was Sie erwarten können

Wir bieten Arbeitsbedingungen und Anstellungsbedingungen, die dem Hochschulbereich entsprechen, und fördern aktiv die persönliche Entwicklung der Mitarbeitenden in Führungs- und Nicht-Führungspositionen. Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile finden Sie unter Arbeiten an der ZHAW . Die wichtigsten Punkte sind unten aufgeführt:

Kontakt

Prof. Dr. Kurt Stockinger
Professor für Informatik an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Jocelyn Schaad
Recruiting Manager