KI Solutions Engineer, EMEA

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Arize AI

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Arize AI ist ein Unternehmen, das eine umfassende AI-Überwachungs- und Bewertungsplattform anbietet, die speziell für AI-Ingenieure entwickelt wurde, um AI-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten, insbesondere solche, die große Sprachmodelle (LLMs) umfassen. Die Plattform bietet End-to-End-Tools zur AI-Verfolgung, -Überwachung und -Bewertung, um Anwendern dabei zu helfen, Leistungsengpässe zu identifizieren und zu beheben, die Datenqualität sicherzustellen und die Leistung von AI-Systemen zu verbessern. Arize unterstützt zudem Experimente und Visualisierungen, sodass Anwender schnell an AI-Anwendungen arbeiten und eine hohe Servicequalität aufrechterhalten können. Das Unternehmen bedient führende AI-Unternehmen und bietet Lösungen für sowohl Online- als auch Offline-LLM-Bewertungen und -Überwachung. Die Tools von Arize sind besonders wertvoll für die Überwachung, Fehlersuche und Leistungsoptimierung von AI-Modellen, wodurch Unternehmen Risiken minimieren und die Ergebnisse von AI verbessern können.

Beschreibung

• Enge Zusammenarbeit mit einigen der anspruchsvollsten ML-/GenAI-Teams weltweit. • Sie fungieren als vertrauenswürdige(r) Berater(in) für unsere Kunden und bauen Beziehungen zu technischen und geschäftlichen Stakeholdern auf. • Beratung zu Best Practices für GenAI und ML • Durchführung von Produktdemos zu ML und LLMs für technische und geschäftliche Stakeholder • Durchführung strategischer Geschäftsreviews für Kunden in Zusammenarbeit mit unserem Vertriebsteam • Abstimmung mit unserem Pre-Sales-Engineering-Team zur Erfassung von Kundenzielen und KPIs • Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Mitgestaltung der Produkt-Roadmap • Initiierung neuer Chancen innerhalb bestehender Accounts zur Förderung von Expansionen.

🎯 Anforderungen

• Nachgewiesene Erfahrung als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder als Engineer mit ML-Modellen bzw. GenAI-Anwendungen in Produktion. • Sicherer Umgang mit Public-Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) • Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn • Kenntnisse von LLM-/agentischen Frameworks wie LlamaIndex, LangGraph und DSPy • Verständnis von ML-/DS-Konzepten, Strategien zur Modellevaluation und des Lebenszyklus (Feature-Generierung, Modelltraining, Modell-Deployment, Batch- und Echtzeit-Scoring über REST APIs) sowie relevanter Engineering-Aspekte • Verständnis von GenAI-Konzepten sowie vom Evaluations- und Entwicklungszyklus entsprechender Anwendungen • Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer Sprache (Python, JS/TS, Java, Go, etc.) • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten – Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte zu vereinfachen • Schnelle und eigenständige Lernfähigkeit – Sie lassen sich von der technischen Komplexität produktiver ML-Deployments nicht abschrecken und entwickeln gerne eine eigene fachliche Position.

🏖️ Vorteile

• Krankenversicherung • Zahnzusatzversicherung • Sehhilfeversicherung • 401(k)-Plan (betriebliche Altersvorsorge) • Unbegrenzter bezahlter Urlaub • Großzügige Elternzeitregelung • Weitere Angebote zur Unterstützung von psychischer Gesundheit und Wohlbefinden