Most machine learning systems stop learning the moment they ship. We build the Continuous Learning System (CLS), continuous AI: an architecture that learns during live operation. It ingests streaming data through a mesh of distributed actors and adapts to structural change without a retraining cycle, running entirely on ordinary CPUs. The CLS runs today in ongoing projects with partners across several industries and use cases, and we are funded.
We are a small, senior team. This role exists because the system works and the world around it now needs to be built.
Skip the cover letter. Send us your CV and one thing you built that you are proud of, with a few sentences on the hardest decision inside it.
At Wakeline, we’re building the Continuous Learning System (CLS)—AI that learns while it operates.
Unlike conventional AI models that are trained centrally and frozen at deployment, our technology learns locally from live data, observed outcomes, and changing conditions. This enables intelligent systems to remain useful and improve in dynamic environments where static models quickly become outdated.
We are applying the CLS first to energy markets and industrial decision-making, with further applications in logistics, finance, and healthcare. Our work brings together adaptive systems, nonlinear dynamics, software engineering, and real-world product development.
We are tackling a fundamental question: What if AI could keep learning throughout its operational life? If you want to help build that future from the ground up, we’d love to hear from you.
Software Engineer • Düsseldorf, North Rhine-Westphalia, Germany
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