Ingenieur für Generative KI

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ArangoDB

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Software • SaaS • Artificial Intelligence

ArangoDB ist eine moderne Graphdatenbank-Plattform, die eine umfassende Lösung für Graph ML und GenAI-Anwendungen bietet. Bekannt für ihre Flexibilität und Skalierbarkeit integriert ArangoDB Graph-, Dokumenten-, Volltextsuche-, Key-Value- und Geodatensysteme in einer einzigen Plattform. So lassen sich vielfältige Use Cases wie Betrugserkennung, Cybersicherheit und Netzwerk-Asset-Management problemlos bewältigen. Die Plattform unterstützt ein breites Spektrum an Bereitstellungsumgebungen, darunter Cloud und Kubernetes, und bietet fortschrittliche Funktionen wie Graph Analytics, Machine Learning und Visualisierungstools. Mit ihrer leistungsfähigen Abfragesprache AQL und einem starken Fokus auf Innovation hebt sich ArangoDB als führend in der Graphdatenbanktechnologie hervor.

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

☁️ SaaS

🤖 Künstliche Intelligenz

💰 €27.800.000 Series B im 2021-10

Beschreibung

• Entwerfen und verantworten Python-basierte Funktionen für die Unified Platform von ArangoDB • Evaluieren der neuesten Entwicklungen und Innovationen im Bereich GenAI und Python und deren effektive Anwendung • Entwickeln von Lösungen für GenAI-Anwendungsfälle wie Datenpipelines, Retrieval-augmented Generation (RAG) und erweiterte Analytik • Entwickeln und Verfeinern agentischer Workflows: Erstellen, Orchestrieren und Optimieren autonomer Agenten für komplexe Aufgaben in verteilten Umgebungen • Integrieren und Verwalten privater und cloud-gehosteter LLMs mit Fokus auf sichere, skalierbare Bereitstellung • Erstellen und Skalieren von ArangoDB-Lösungen in Kubernetes-Umgebungen, um einen robusten Betrieb und Performance für KI-Workloads sicherzustellen • Weitere, gelegentlich zugewiesene Aufgaben

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Python • Solide Grundlage in Softwaredesign und -architektur mit Schwerpunkt auf lesbarem, wartbarem, produktionstauglichem Code • Fundierte Expertise im Testen von Software auf allen Ebenen, einschließlich Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Teststrategien • Praktische Erfahrung mit NoSQL/SQL • Erfahrung mit macOS oder Linux • Erfahrung mit Docker und Kubernetes • Leidenschaft für die Lösung komplexer Probleme mithilfe eines analytischen Ansatzes • Vertrautheit mit der Bereitstellung und Integration von Large Language Models (LLMs), einschließlich privater und cloudbasierter LLMs • Erfahrung mit cloud-nativer Entwicklung (AWS, Kubernetes, ...) (von Vorteil) • Erfahrung mit Datenbanksystemen und dem Data/ML-Ökosystem (von Vorteil) • Erfahrung in der Arbeit mit stark vernetzten, komplexen Systemen (von Vorteil) • Erfahrung mit Open Source (von Vorteil) • Umfangreiche Kenntnisse in Machine-Learning- und Generative-AI-Workflows (von Vorteil) • Hintergrund in der Arbeit mit oder dem Entwurf von Graph-Datenarchitekturen (von Vorteil) • Kandidaten müssen sich in Zeitzonen zwischen GMT+0 (Europa) und GMT+5:30 (Indien) befinden

🏖️ Vorteile

• Remote-Arbeit mit der Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten oder ein Büro aufzusuchen • Bürostandorte in San Francisco (HQ) und Köln • Diverses, globales Team aus 5 Kontinenten und mehr als 20 Ländern • Inklusiver Arbeitsplatz mit Verpflichtung zur Nichtdiskriminierung