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Une recherche utile ne s’arrête pas à un intitulé séduisant. Comparez les missions, les exigences et les conditions avec votre expérience. Ce guide vous aide à sélectionner des opportunités, préparer des documents pertinents et vérifier où déposer chaque candidature.

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

Alephalpha

Lieu
Heidelberg, BADEN WüRTEMBERG, DE
Horaires
FULL_TIME
Publié
14 oct. 2026

Avant de postuler, confirmez sur le site de l’entreprise que l’offre est toujours ouverte et consultez les conditions complètes.

Description du poste

L’interface est en français. Les intitulés et descriptions publiés par les entreprises restent dans leur langue d’origine, qui peut être l’anglais.

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

Recherchez, comparez et préparez votre candidature

Commencez par un métier ou une compétence que vous souhaitez utiliser. Ajustez les filtres de lieu et de métier, puis ouvrez les offres pour comparer les responsabilités. Si vous ne trouvez aucun résultat, essayez un terme plus court ou retirez un filtre à la fois.

Distinguez les exigences indispensables des préférences. Vérifiez les horaires, la rémunération et le lieu lorsqu’ils sont indiqués. Un poste à distance peut imposer un pays de résidence, une autorisation de travail ou des horaires compatibles. Confirmez la disponibilité et les conditions complètes auprès de l’entreprise.

Choisissez des exemples réels de votre expérience qui répondent aux besoins du poste. Expliquez votre contribution et n’utilisez des chiffres que si vous pouvez les justifier. Suivez les consignes de l’entreprise et vérifiez vos coordonnées, le contenu et le PDF avant l’envoi.

Avant d’envoyer votre candidature

Questions sur la recherche d’emploi

Pourquoi certaines annonces sont-elles en anglais ?

Les employeurs rédigent leurs propres intitulés et descriptions. Nous conservons ces textes pour ne pas modifier les exigences ou les conditions. La navigation et ce guide sont en français. Si une recherche en français ne donne rien, essayez aussi le métier ou la compétence dans la langue de l’annonce, par exemple « software engineer ».

Un poste à distance permet-il de travailler depuis n’importe quel pays ?

Pas nécessairement. L’entreprise peut limiter les pays de résidence, exiger une autorisation de travail ou imposer des horaires. Consultez l’annonce originale. Si ces informations manquent, demandez confirmation à l’employeur avant de considérer que le poste est accessible depuis votre lieu de résidence.

Que faire si aucun résultat ne s’affiche ?

Essayez un intitulé plus général ou une seule compétence et retirez les filtres un par un. Les intitulés varient selon les entreprises. Si une annonce précise a disparu, recherchez sa référence sur la page carrières de l’entreprise ; élargir la recherche ne rouvre pas un poste fermé.

Ma candidature est-elle envoyée depuis ResumizeAI ?

Le bouton de candidature ouvre un site externe. Suivez les instructions de l’employeur ou du prestataire de recrutement et confirmez l’envoi sur ce site. Préparer un CV dans ResumizeAI ne dépose pas de candidature. Si le lien mène seulement au site de l’entreprise, recherchez d’abord le poste concerné.

Comment adapter mon CV et ma lettre de motivation ?

Reliez les exigences à des projets, missions et résultats que vous pouvez expliquer. Mettez en avant votre expérience pertinente sans inventer de compétences. Dans la lettre, expliquez votre intérêt avec un exemple concret. Respectez la langue et le format demandés, puis relisez les deux documents avant de les envoyer.