Angewandter KI-Ingenieur

UNTERNEHMEN A1 baut einen proaktiven KI-Smart-Assistenten für den täglichen Gebrauch auf, um Intelligenz in Gespräche, Besorgungen, Organisation und Arbeitsabläufe zu bringen. Unser Produkt konzentriert sich darauf, eine hohe Zuverlässigkeit für lang laufende Arbeitsabläufe, persistente Kontexte und die Erledigung von realen Aufgaben zu erreichen. Das System muss mehrschrittiges Reasoning beherrschen, mit externen Tools interagieren und trotz nicht-deterministischem Modellverhalten zuverlässig bleiben. ROLLE Als Angewandter KI-Ingenieur werden Sie Modellfähigkeiten in reales Produktverhalten umsetzen. Sie werden Probleme von Anfang bis Ende besitzen, von der Gestaltung des Modellverhaltens bis hin zum Aufbau der Systeme darum herum und der Gewährleistung, dass es zuverlässig in der Produktion funktioniert. Diese Rolle sitzt an der Schnittstelle von Machine Learning, Systemen und Produkt, mit dem Fokus darauf, KI tatsächlich für Benutzer funktionieren zu lassen, nicht nur in Demos, sondern in der realen Nutzung. FOKUS - AI-Features von Anfang bis Ende aufbauen und ausliefern (Modell → System → Benutzeroberfläche) - Prompts, Tools, Speicher und Agenten-Workflows entwerfen und iterieren - Rohe Modellausgaben in strukturierte, zuverlässige und vorhersehbare Verhaltensweisen umwandeln - Probleme im gesamten Stack (Modell, Orchestrierung, Infrastruktur, Benutzeroberfläche) debuggen - Für Latenz, Kosten und Produktionszuverlässigkeit optimieren - Leichtgewichtige Bewertungsframeworks entwickeln, um die Leistung in der realen Welt zu messen - Eng mit Produkt und Ingenieurwesen zusammenarbeiten, um unklare Probleme in funktionierende Systeme zu übersetzen TECH-STACK - Python - PyTorch / JAX - LLMs (OpenAI-Style-APIs, LLaMA, Qwen usw.) - Inferenz / Auslieferung (z. B. vLLM) - Vektor-DB IDEALE ERFAHRUNG - Starke Grundlagen in Machine Learning und modernen neuronalen Netzarchitekturen. - Praktische Erfahrung mit dem Training, Feinabstimmung oder der Bereitstellung von ML-Modellen - Fähigkeit, sauberen, produktionsqualifizierten Code zu schreiben - Komfortabel bei der Arbeit auf verschiedenen Abstraktionsebenen (Modell → Infrastruktur → Produkt) - Starke Problemlösungsfähigkeiten in mehrdeutigen, sich schnell bewegenden Umgebungen - Voreingenommenheit gegenüber der Auslieferung, Iteration und kontinuierlicher Verbesserung ERGEBNISSE - ML-Modelle in der Produktion erfüllen die erwarteten Genauigkeits-, Latenz- und Zuverlässigkeitsziele. - Produktionsprobleme werden schnell identifiziert, effektiv debuggt und die Ursachen behoben. - Datenpipelines, Trainingsloops und Inferenzsysteme sind robust, reproduzierbar und wartbar. - Effektive Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produkt und Forschungsteams, um zuverlässige ML-gesteuerte Funktionen zu liefern. - Iterationen auf Modellen und Systemen werden durch reale Signale und messbare Verbesserungen getrieben. UNSERE ARBEITSWEISE Die besten Produkte heute in der Welt wurden von kleinen, weltklasse-Teams gebaut. Wir treffen Entscheidungen kollektiv, bewegen uns mit hoher Geschwindigkeit und schlagen eine Balance zwischen der Auslieferung hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur zu bringen, Urteilsvermögen auszuüben und unabhängig auszuführen. Unser Ziel ist es, unseren Benutzern ein wirklich magisches KI-Produkt in die Hände zu legen. BEWERBUNGSProzESS Wenn es den Anschein hat, dass es eine Übereinstimmung gibt, werden wir uns melden, um 3, aber nicht mehr als 4 Interviews zu planen. Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Interviews werden per virtuellen Meetings und/oder vor Ort durchgeführt. Wir schätzen Transparenz und Effizienz, also erwarten Sie eine prompte Entscheidung. Wenn Sie die außergewöhnlichen Fähigkeiten und die Einstellung, die wir suchen, demonstrieren, werden wir Ihnen ein Angebot machen, uns beizutreten. Dies ist nicht nur ein Jobangebot, sondern eine Einladung, Teil eines Teams zu sein, das KI praktische Vorteile für Milliarden Menschen weltweit bringt.