Wir suchen keinen Prompt-Engineer, sondern einen Architekten für maschinelle Intelligenz.

Must-Have:

Deep Learning Stack: Du beherrschst PyTorch und das Hugging Face Ökosystem im Schlaf.

Model Optimization: Du hast Erfahrung mit Quantisierung (GGUF, AWQ) und Fine-Tuning (LoRA/QLoRA). Du weißt, wie man ein 70B Modell auf Consumer-Hardware (Edge) performant macht.

Coding: Python ist deine Muttersprache, aber du hast keine Angst vor C++ Bindings.

Big Plus (Der Deep Tech Faktor):

Interesse an Zero-Knowledge Proofs (ZKML). Du willst lernen, wie man verifizierbare Inferenz baut.

Erfahrung mit Synthetic Data Generation.

Must-Have:

Systems Programming: Exzellente Kenntnisse in Rust (bevorzugt) oder Go/C++. Du achtest auf Memory Safety und Performance.

Architecture: Erfahrung im Design von "Local-First" Software, die trotzdem netzwerkfähig ist. Du denkst in Modulen, nicht in Monolithen.

Fullstack: Du kannst auch das Frontend (React/Next.js) anfassen, um den Prototypen nutzbar zu machen.

Big Plus (Der Deep Tech Faktor):

Erfahrung oder starkes Interesse an Zero-Knowledge Proofs (ZKP) und Frameworks wie Circom oder Halo2.

Verständnis von P2P-Protokollen.

Wir suchen keinen Grafiker, sondern einen Architekten für Nutzererfahrung.

Must-Have:

System Thinking: Du denkst nicht in einzelnen Screens, sondern in Flows und Design-Systemen.

Toolkit: Du beherrschst Figma, Prototyping und Wireframing auf Experten-Niveau.

Simplification: Du hast ein Portfolio, das zeigt, wie du komplexe Daten (Finanzen, Dashboards, Tech) radikal vereinfacht hast.

Big Plus:

Erfahrung im B2B/SaaS-Bereich oder mit Developer-Tools.

Verständnis für "Trust Design" – wie visualisiert man Sicherheit (Kryptographie), ohne den Nutzer zu verwirren?