- Страна
- Германия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML Research Intern in Agentic Runtime Systems
Исключительная возможность для интерна поработать над передовыми задачами в области Agentic AI. Компания предлагает отличные условия (удаленка, бонусы, обучение) и работу над реальными инженерными вызовами, а не просто 'тюнинг' моделей.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний на стыке системного программирования и ML. От кандидата ожидается готовность работать с низкоуровневыми аспектами инференса и сложной отладкой агентных циклов.
Анализ зарплаты
Для позиции стажера в области ML в Германии и Европе рыночный диапазон обычно составляет от 1500 до 2500 евро в месяц. Данная вакансия предлагает конкурентную среду и дополнительные бонусы, что соответствует верхнему сегменту рынка для исследовательских стажировок.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the ML Research Intern position in Agentic Runtime Systems at Constructor. Unlike many applicants who focus solely on prompt engineering, I am deeply fascinated by the challenge of building deterministic control systems around probabilistic models. My background in Python and my interest in systems engineering align perfectly with your mission to solve multi-step reliability through verification layers and constrained decoding.
I am particularly drawn to your focus on the 'Agentic Harness' and the engineering of loops that survive error accumulation. I have experience in building robust software and a keen interest in state machines and idempotency, which I believe are crucial for making agents work in real-world scenarios. I am eager to contribute to your research on KV-cache optimization and self-correction mechanisms to help bridge the 'last mile' of reliability in AI agents.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в constructortech уже сейчас
Присоединяйтесь к команде, которая строит будущее агентных систем, и превратите теорию LLM в надежные инженерные решения!
Описание вакансии
Our mission
Constructor’s mission is to enable all educational organisations to provide high-quality digital education to 10x people with 10x efficiency.
With strong expertise in machine intelligence and data science, Constructor’s all-in-one platform for education and research addresses today’s pressing educational challenges: access inequality, tech clutter, and low engagement of students.
Please send your resume in English only.
Interns are NOT eligible for equipment and other benefits as the position is temporary.
The Reality
The frontier models are converging into commodities; the engine is no longer the differentiator. The scarcity in 2026 is not the model.
We are not looking for people to fine-tune Llama on toy datasets or write "better prompts." We are building the runtime systems that turn probabilistic token generation into reliable workers that finish 50-step tasks without spiraling. We are solving the math of multi-step reliability through engineering, not wishful thinking.
What You Will Solve
You will work on the Agentic Harness, treating the LLM as a component within a larger, deterministic control system. Your research will focus on:
- Architecting loops that survive error accumulation. You will build verification layers that force the agent to recognize its own hallucinations and self-correct.
- You will implement systems where the agent compiles its own constraints and the harness enforces them via constrained decoding or external execution.
- You will optimise KV-cache hit rates and design "restorable compression" strategies to prevent attention decay.
Who We Are Looking For
We are looking for systems thinkers who happen to know ML, not the other way around.
- You know that a demo is not a product. You are interested in the "boring" engineering: state machines, retries, idempotency, serialisation — that actually makes agents work.
- You are comfortable working with the raw output of the model and building robust software in Python or Rust around it.
- You understand why dynamic tool loading destroys inference economics. You prefer deterministic guardrails over "prompting it to be nicer."
- You are willing to read a 500-line trace of a failed agent loop to find the exact moment the context drifted. You care about the "last mile" of reliability.
What We Offer For Interns:
- Internship Duration: from 2 months or more
- Type of internship:
+ 100% remote
+ or hybrid in the office in Bremen (GER), Sofia (BG), Belgrade (SRB), Istanbul (TR), Sakarya (TR), Singapore (SGD)
What We Offer
- 💻 Choice of work equipment (e.g., laptop, monitor, etc.)
- 🇬🇧 English classes (iTalki – $130 monthly)
- ⏰ Flexible schedule (we usually work between 09:00/10:00 and 18:00/19:00 CET or EET)
- 👶 Newborn bonus (€500 per child)
- 🧠 Patent remuneration
- 🌴 Paid leave
- 🧑💻 Remote work in locations without our offices
- Hybrid work in locations with offices (2 days in-office, 3 days remote)
Constructor fosters equal opportunity for people of all backgrounds and identities. We are led by a gender-balanced board committed to building a diverse and inclusive organisation where everyone can become their best self. We do not discriminate based on age, disability, gender identity, sexual orientation, ethnicity, race, religion or belief, parental and family status, or other protected characteristics. We welcome applications from women, men and non-binary candidates of all ethnicities and socio-economic backgrounds. We encourage people belonging to underrepresented groups to apply.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Rust
- Machine Learning
- LLM
- State Machines
- Systems Programming
- Agentic Systems
- KV-cache optimization
- Constrained Decoding
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальной проблемы накопления ошибок в агентных системах.
Как бы вы спроектировали систему верификации, чтобы агент мог распознать собственную галлюцинацию в середине выполнения 50-шаговой задачи?
Оценка навыков оптимизации производительности и понимания архитектуры трансформеров.
Какие стратегии сжатия KV-кэша вы бы предложили для предотвращения деградации внимания при длинном контексте?
Проверка инженерного подхода к разработке ML-систем.
Почему использование динамической загрузки инструментов (dynamic tool loading) может негативно сказаться на экономике инференса?
Оценка готовности к кропотливой работе с данными и отладке.
Опишите ваш процесс анализа лога выполнения агента на 500 строк: на какие маркеры вы будете обращать внимание, чтобы найти момент дрейфа контекста?
Проверка понимания концепции детерминизма в вероятностных моделях.
В чем преимущество использования constrained decoding перед обычным промптингом для соблюдения ограничений агентом?
Похожие вакансии
Стажер-разработчик Alice AI LLM-Search (Нейро)
AI Data Scientist Intern
Middle+ ML разработчик
Intern, Software Engineering - Computational Chemistry
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Стажер в Data Science
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Германия