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Suche Stellen nach Beruf, Fähigkeit und Standort. Prüfe die Anforderungen, bevor du deine Bewerbung vorbereitest.

Eine gute Stellensuche endet nicht bei einem interessanten Titel. Vergleiche Aufgaben, Anforderungen und Arbeitsbedingungen mit deiner Erfahrung. Dieser Leitfaden hilft dir, passende Möglichkeiten auszuwählen, relevante Unterlagen vorzubereiten und zu prüfen, wo du deine Bewerbung einreichen kannst.

Die Oberfläche ist auf Deutsch. Die Titel und Beschreibungen der Arbeitgeber bleiben in ihrer ursprünglichen Veröffentlichungssprache, die Englisch sein kann.

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AI/ML Engineer

AM.Dirac

Remote-Arbeit

Standort
Remote (Worldwide)
Vergütung
USD 150000-250000 per annual
Arbeitszeit
Full Time
Veröffentlicht
13. Okt. 2026

Prüfe vor der Bewerbung auf der Website des Arbeitgebers, ob die Stelle noch offen ist und welche Bedingungen gelten.

Stellenbeschreibung

Die Oberfläche ist auf Deutsch. Die Titel und Beschreibungen der Arbeitgeber bleiben in ihrer ursprünglichen Veröffentlichungssprache, die Englisch sein kann.

AI/ML Engineer – Full TimeLocation: Remote or Hybrid (Location Flexible) Start Date: Rolling Company: AM.Dirac, Quantitative Proprietary Trading Firm About AM.Dirac AM.Dirac is an AI-forward quantitative trading firm applying machine learning and programmatic reasoning to public market strategies. We use frontier ML capabilities to automate and scale our alpha-generating infrastructure across asset classes. Our team combines deep expertise in ML engineering, quant research, and systems design, working collaboratively to develop intelligent agents that operate in real-time, data-rich environments. Position Overview We are looking for a full-time AI/ML Engineer to join the core team at AM.Dirac. This is an opportunity to build intelligent systems that power next-generation trading strategies, from idea generation to execution. You’ll work at the intersection of state-of-the-art ML (including LLMs and agentic systems), portfolio optimization, and real-time data pipelines. Your work will directly support live strategies in production and lay the foundation for autonomous investment agents. Key Responsibilities Alpha Generation: Design and refine predictive ML models trained on intraday financial data and alternative datasets to surface trade signals. Data Infrastructure & Experimentation: Work with large-scale time series, macroeconomic, and unstructured datasets. Build pipelines, clean data, and rapidly iterate on hypotheses. Agentic Systems Development: Help architect and implement systems using LLMs to automate alpha research, backtesting, and live trading tasks. Portfolio Optimization: Contribute to the design of intelligent portfolio construction methods that integrate learned signals and risk constraints. Tooling & Research Ops: Develop internal experimentation frameworks in Python/Jupyter and build reproducible research workflows across the team. Collaboration: Work closely with quant researchers, founders, and systems engineers to scale model impact from prototype to production. Qualifications Required: Education: BS in Computer Science, Machine Learning, or related field (MS/PhD preferred). Exceptional candidates without a degree but with strong evidence of technical ability will be considered. Python & Jupyter Expertise: Demonstrated fluency with Python, NumPy, pandas, scikit-learn, and Jupyter for ML development and research. ML Proficiency: Experience with supervised learning, time series modeling, and neural networks. Bonus points for hands-on use of LLMs or reinforcement learning frameworks. Experimentation Mindset: Ability to rapidly test, measure, and iterate on model-based systems in noisy or nonstationary environments. Curiosity for Markets: While no prior finance experience is required, you should be motivated to learn how markets behave and how ML can exploit inefficiencies. Preferred: LLM & Agentic Workflows: Familiarity with prompting strategies, RAG, fine-tuning, or frameworks like LangChain, Transformers, or OpenAI APIs. Experience working with messy and unstructured data as inputs to modeling tasks. Open Source Contributions or Research: Active GitHub, blog posts, or published work showing initiative and originality in applied ML. Quantitative Finance: Experience building backend infrastructure for algorithmic trading and conducting research to originate market signals and trading strategies highly preferred. Why Join Us High Impact, Early Team Role: Shape the design and function of our AI-native investment platform from the ground up. Research-to-Production: See your work go from notebook to production in live trading strategies. Fast Iteration, Deep Focus: No bureaucracy, no endless meetings. Just focused execution with elite peers. Compensation: Competitive base salary + performance-linked bonus + benefits. Culture: Intellectually honest, independently driven, and curious about the edge of AI and finance. Application Process Interested candidates should submit: Resume/CV highlighting your technical background and ML experience Optional: Links to open-source projects, GitHub repos, or writing samples Brief note (if you'd like) on why you're excited about joining an AI-native trading firm AM.Dirac is an equal opportunity employer. We value diverse perspectives and are committed to building a team that reflects a wide range of backgrounds and experiences. Originally posted on Himalayas

Suchen, vergleichen und deine Bewerbung vorbereiten

Beginne mit einem Beruf oder einer Fähigkeit, die du einsetzen möchtest. Nutze die Standort- und Berufsfilter und öffne Stellenanzeigen, um die Aufgaben zu vergleichen. Wenn du keine Ergebnisse findest, probiere einen kürzeren Suchbegriff oder entferne jeweils einen Filter.

Unterscheide notwendige Anforderungen von Wünschen. Prüfe Arbeitszeit, Vergütung und Standort, soweit sie angegeben sind. Auch Remote-Stellen können einen bestimmten Wohnsitz, eine Arbeitserlaubnis oder passende Arbeitszeiten verlangen. Bestätige die Verfügbarkeit und die vollständigen Bedingungen beim Arbeitgeber.

Wähle tatsächliche Beispiele aus deiner Erfahrung, die zu den Anforderungen passen. Erkläre deinen Beitrag und verwende nur belegbare Zahlen. Befolge die Vorgaben des Arbeitgebers und prüfe Kontaktdaten, Inhalt und PDF, bevor du die Bewerbung abschickst.

Vor dem Absenden deiner Bewerbung

Fragen zur Stellensuche

Warum sind manche Stellenanzeigen auf Englisch?

Arbeitgeber verfassen ihre eigenen Titel und Beschreibungen. Wir behalten diese Texte bei, damit Anforderungen und Bedingungen unverändert bleiben. Navigation und Leitfaden sind auf Deutsch. Findest du mit deutschen Begriffen keine Stellen, probiere auch die Bezeichnung oder Fähigkeit in der Sprache der Anzeige, etwa „software engineer“.

Kann ich bei einer Remote-Stelle aus jedem Land arbeiten?

Nicht unbedingt. Arbeitgeber können den Wohnsitz auf bestimmte Länder beschränken, eine Arbeitserlaubnis verlangen oder Arbeitszeiten vorgeben. Prüfe die Originalanzeige. Wenn diese Angaben fehlen, kläre sie mit dem Arbeitgeber, bevor du davon ausgehst, dass du von deinem Standort aus arbeiten kannst.

Was kann ich tun, wenn keine Ergebnisse erscheinen?

Versuche einen allgemeineren Titel oder eine einzelne Fähigkeit und entferne die Filter nacheinander. Unternehmen verwenden unterschiedliche Berufsbezeichnungen. Ist eine bestimmte Anzeige verschwunden, suche ihre Referenz auf der Karriereseite des Unternehmens. Weniger Filter machen eine geschlossene Stelle nicht wieder verfügbar.

Wird meine Bewerbung über ResumizeAI abgeschickt?

Die Bewerbungsschaltfläche öffnet eine externe Seite. Folge den Anweisungen des Arbeitgebers oder des Recruiting-Anbieters und bestätige dort den Versand. Ein in ResumizeAI vorbereiteter Lebenslauf ist noch keine eingereichte Bewerbung. Führt der Link nur zur Unternehmenswebsite, suche zuerst die konkrete Stelle.

Wie passe ich Lebenslauf und Anschreiben an?

Verknüpfe die Anforderungen mit Projekten, Aufgaben und Ergebnissen, die du erklären kannst. Hebe passende Erfahrung hervor, ohne Fähigkeiten oder Leistungen zu erfinden. Erläutere im Anschreiben dein Interesse anhand eines konkreten Beispiels. Beachte die verlangte Sprache und das Dateiformat und prüfe beide Dokumente vor dem Absenden.