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Busca ofertas por puesto, competencia y ubicación. Revisa los requisitos antes de preparar tu candidatura.

Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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Senior AI Researcher: LLM post-training for hallucination reduction (f/m/d)

Alephalpha

Ubicación
Heidelberg, BADEN WüRTEMBERG, DE
Jornada
FULL_TIME
Publicado
14 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

Who we are Aleph Alpha’s mission is to deliver sovereign, human-centric AI to governmental institutions and large enterprises. To that end, we deliver category-defining AI innovation that enables open, accessible, and trustworthy deployment of GenAI in industrial applications. Our organization develops foundational models and next-generation methods that make it easy and affordable for Aleph Alpha’s customers to increase productivity in development, engineering, logistics, and manufacturing processes. About the role We are looking for a (Senior) AI Researcher to join our hallucination reduction capability team to push the boundaries in LLM post-training (SFT and RL). We're one of the few places in Europe training foundation models from scratch. You will be part of a team of (senior) researchers and PhD interns doing cutting-edge research across pre-, mid- and post-training, grounding and specialized models with hundreds of GPUs at our disposal. What will you do Core Research & Development: Design, execute, and scale post-training methodologies (SFT, RL) specifically aimed at eliminating model hallucinations and making them grounded in evidence. Uncertainty & Reliability: Research and implement techniques in uncertainty estimation, calibration, self-consistency, and self-correction mechanisms to enable models to identify and signal when they “don't know”. Post-Training Pipelines: Build and optimize high-throughput, distributed fine-tuning and training pipelines across multi-node GPU clusters. Evaluation & Benchmarking: Design and implement rigorous evaluation methods to benchmark hallucination rates, truthfulness, and reasoning accuracy. Technical Ownership: Drive research projects independently from initial hypothesis to scalable production implementation and technical reports. Qualifications Hands-on experience fine-tuning or post-training LLMs using modern distributed training frameworks. Track record of research or implementation in at least one of the following domains: Hallucination mitigation / truthfulness alignment / grounding in RAG Uncertainty estimation, or out-of-distribution detection Retrieval-Augmented Generation evaluation / alignment, refusal behavior calibration, or claim verification Strong programming skills (Python & PyTorch). Compensation and Benefits Become part of an AI revolution! 30 days of paid vacation Access to a variety of fitness & wellness offerings via Wellhub Mental health support through nilo.health Substantially subsidized company pension plan for your future security Subsidized Germany-wide transportation ticket Budget for additional technical equipment Flexible working hours for better work-life balance and hybrid working model JobRad® Bike Lease

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.