En un coup d'œil
- Missions: Développez et optimisez des modèles d'IA générative pour la création d'images en temps réel.
- Entreprise: Lit8, une entreprise innovante spécialisée dans l'IA générative.
- Avantages: Salaire attractif et environnement de travail dynamique axé sur l'excellence technique.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle dans un environnement de recherche rapide.
- Pourquoi ce job: Rejoignez-nous pour créer des systèmes d'IA qui ont un impact réel sur les produits.
- Qualifications: Expérience pratique avec des modèles d'image générative et compétences en Python.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Lit8 develops generative AI systems for real-time image generation and enhancement . In this role, you will develop, train, optimize, and deploy image generative models, with a focus on diffusion, rectified flow, flow matching, and image-to-image generation .
We are looking for someone who has built image generation systems in practice — training, fine-tuning, evaluating, and improving models with a strong focus on image quality, controllability, inference speed, and production performance.
Minimum Qualifications
Lit8 develops generative AI systems for real-time image generation and enhancement . In this role, you will develop, train, optimize, and deploy image generative models, with a focus on diffusion, rectified flow, flow matching, and image-to-image generation .
We are looking for someone who has built image generation systems in practice — training, fine-tuning, evaluating, and improving models with a strong focus on image quality, controllability, inference speed, and production performance.
- Minimum Qualifications
- At least
2 years of hands-on experience with diffusion models, rectified flow, flow matching, or closely related image generative models .
- Strong experience with image-to-image generation , including image editing, enhancement, inpainting, denoising, super-resolution, style transfer, or controllable generation.
- Hands-on experience training, fine-tuning, evaluating, and debugging image generation models.
- Strong understanding of diffusion training and sampling, conditioning, guidance, latent-space generation, and image-quality optimization.
- Experience with modern generative architectures such as diffusion models, Di Ts, U-Nets, transformer-based image models, or flow-based models.
- Strong Python programming skills and hands-on experience with Py Torch or similar frameworks.
- Understanding of image quality evaluation, including perceptual quality, artifacts, sharpness, realism, consistency, LPIPS, SSIM, FID, or similar metrics.
- Strong problem-solving, analytical, and communication skills.
- Preferred Qualifications
- Experience with large-scale model training, distributed training, mixed precision, scalable data pipelines, or dataset curation.
- Experience with controllable generation methods such as Control Net-style conditioning, adapters, Lo RA, guidance mechanisms, or prompt/image conditioning.
- Experience optimizing image generation models for real-time, low-latency, or production inference.
- Experience with model optimization techniques such as distillation, quantization, pruning, graph optimization, operator fusion, or hardware-aware tuning.
- Contributions to open-source ML, computer vision, image generation, or generative AI projects are a plus.
Key Responsibilities
- Develop, train, and optimize diffusion, rectified flow, and flow-matching image generation models .
- Build and improve image-to-image workflows for editing, enhancement, inpainting, denoising, super-resolution, and controllable generation.
- Improve image quality, controllability, latency, memory efficiency, and production readiness.
- Debug and improve training pipelines, datasets, sampling strategies, and evaluation workflows.
- Benchmark models across visual quality, artifacts, latency, memory usage, and stability.
- Collaborate with research, engineering, and product teams to integrate models into production applications.
What We Offer
- The opportunity to work on advanced image generative AI systems with real product impact.
- A fast-moving, research-driven environment focused on technical excellence and ownership.
- Attractive salary.
- If you are passionate about diffusion models, rectified flow, image-to-image generation, and production-grade generative AI systems, we’d love to hear from you.
- #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer – Diffusion and Rectified Flow Image Generative AI employeur : LIT8
Lit8 est un employeur exceptionnel, offrant à ses employés l'opportunité de travailler sur des systèmes d'IA générative d'image avancés ayant un impact réel sur les produits. Dans un environnement dynamique et axé sur la recherche, nous valorisons l'excellence technique et l'autonomie, tout en proposant un salaire attractif et des opportunités de croissance professionnelle. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une culture de collaboration où chaque contribution compte et où l'innovation est au cœur de notre mission.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Machine Learning Engineer – Diffusion and Rectified Flow Image Generative AI
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de LIT8
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez LIT8. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Machine Learning Engineer – Diffusion and Rectified Flow Image Generative AI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez LIT8, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à LIT8 que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez LIT8. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez LIT8
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de LIT8 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
