Senior Backend Engineer (AI / Machine Learning)

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AfterNow

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2016

🥽 AR/VR

☁️ SaaS

📚 Bildung

AR/VR • SaaS • Education

AfterNow ist eine 3D-Präsentationsplattform, die sich auf Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) konzentriert und Schulen sowie Unternehmen dabei unterstützt, immersive Präsentationen ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Das Unternehmen bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche, fertige 3D-Assets und ein nahtloses Benutzererlebnis für Anwendungsfälle wie wichtige Meetings, Schulungen, Vertrieb, Messen, Bildung und Ausstellungen/Museen. AfterNow positioniert sich außerdem als Oculus Launch Pad und Microsoft Mixed Reality-Partner und führt Workshops durch, in denen nicht-technischen Nutzern beigebracht wird, wie man AR/VR-Präsentationen erstellt.

Beschreibung

• Entwerfen, implementieren und produktivsetzen von Machine-Learning-Funktionen in Produktionsumgebungen • Aufbau zuverlässiger Data Pipelines zur Verarbeitung, Transformation und Vorbereitung von Daten für ML-Modelle, Analysen und intelligente Produktfunktionen • Erstellen interner (gRPC) und externer (REST) APIs, die es ermöglichen, AI/ML-Services von anderen Anwendungen und Systemen zu nutzen • Unterstützung von Experimenten, Validierung, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung von ML-Modellen und KI-getriebenen Funktionen • Sicherstellen, dass ML-gestützte Funktionen zuverlässig, performant, wartbar und skalierbar sind • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Backend- und Frontend-Entwicklern, QA- und Design-Teams, um intelligente Produkterlebnisse zu definieren, zu verfeinern und bereitzustellen • Verantwortung für AI- und ML-Funktionalitäten von der technischen Exploration und Prototypentwicklung bis hin zu Produktionsbereitstellung, Monitoring, Wartung und Iteration • Zusammenarbeit mit DevOps- und Backend-Teams, um ML-basierte Services in AWS-Cloud-Umgebungen zu deployen, zu überwachen und zu skalieren • Einsatz von Coding Agents und AI-Entwicklungstools zur Steigerung von Entwicklungsgeschwindigkeit, Testing, Dokumentation und Codequalität, unter Beibehaltung der Verantwortung für Architektur, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Produktionsergebnisse • Entwicklung und Wartung dedizierter AI/ML-Services, primär mit Python und modernen Backend-Engineering-Praktiken • Integration, Bereitstellung und Pflege von ML-Modellen innerhalb skalierbarer Backend-Systeme und Microservices-Architekturen • Definition von Evaluationskriterien, Testdatensätzen, Monitoring-, Tracing- und Qualitätsmetriken für KI-gestützte Funktionen • Identifikation von Ausfallmodi und Implementierung geeigneter Schutzmechanismen und Fallback-Verhalten

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Python und vorzugsweise Java Spring Boot • Fundierte praktische Erfahrung mit Python sowie gängigen ML-/Datenbibliotheken und Frameworks • Erfahrung im Aufbau und Deployment von produktionsreifen Machine-Learning-Funktionen, nicht nur Experimenten oder Notebooks • Solides Verständnis von Data Pipelines, Model Serving, APIs und Integration in Backend-Systeme • Erfahrung mit MLOps-Tools und -Workflows sowie Cloud-Infrastruktur, vorzugsweise AWS • Vertrautheit mit Microservices-Architekturen und modernen Backend-Engineering-Praktiken in Java • Verständnis von ML-Lifecycle-Konzepten wie Training, Evaluation, Deployment, Monitoring und Iteration • Erfahrung mit Datenbanken, Datenverarbeitung sowie strukturierten und unstrukturierten Daten • Vertrautheit mit NLP, RAG, LLMs, Empfehlungssystemen, Vorhersagemodellen, Vektordatenbanken, Embeddings, agentischen AI-Systemen, Tool-Calling, Workflow-Orchestrierung oder anderen angewandten AI/ML-Domänen ist ein großes Plus • Fähigkeit, komplexe Daten- und ML-Konzepte in praxisorientierte, nutzbare Produktfunktionen zu übertragen • Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine pragmatische Engineering-Mentalität • Praktische Erfahrung im Einsatz von AI-Coding-Tools oder Agenten als Teil eines professionellen Softwareentwicklungsprozesses • Erfahrung in der Bewertung von AI- oder ML-Systemen mithilfe automatisierter Tests, Offline-Evaluationen, Produktionsmetriken und menschlichem Feedback • Klare Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern • Sprachkenntnisse: Fließend in Englisch, um sich nahtlos in unser internationales Team und unsere Kundschaft zu integrieren. Da das Produkt auf den lateinamerikanischen Markt ausgerichtet ist, sind Spanischkenntnisse von Vorteil.

🏖️ Vorteile

• Flexibilität • Remote-Arbeit & moderne Tools • Unternehmenskultur • Eigenverantwortung und Entscheidungsspielraum