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Asteri AI, Inc.

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🧬 Biotechnologie

💰 Seed im 2024-07

Artificial Intelligence • SaaS • Biotechnology

Asteri AI, Inc. ist eine vertikale KI-Arbeitsorchestrierungsplattform, die für Fortune 500-Unternehmen im Bereich Life Sciences und andere regulierte Branchen entwickelt wurde. Die Plattform modelliert Aufgabenabläufe (einen Arbeitsgraphen), analysiert Aufgaben, um Möglichkeiten zur KI-Verbesserung aufzuzeigen, und operationalisiert die Durchführung über Menschen und KI-Agenten mit integrierter Governance, Genehmigungen und kontinuierlicher Bewertung. Asteri konzentriert sich auf regulierte, funktionsübergreifende Anwendungsfälle wie SOP-Erstellung und Änderungsmanagement, Überwachung von unerwünschten Ereignissen und Zusammenfassung von klinischen Studien, und liefert eine SaaS-Lösung, die eine sicherere, überprüfbare Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ermöglicht.

Beschreibung

• Own the technical vision and strategy for AI across the Asteri platform • Define and evolve Asteri’s approach to LLM-based systems, including retrieval, agentic workflows, and evaluation • Establish standards for AI quality, reliability, safety, and performance in production • Partner closely with the VP of Engineering to ensure AI systems are delivered, operated, and scaled reliably • Lead the design, implementation, and continuous improvement of AI architectures and pipelines • Define evaluation frameworks and metrics to measure AI accuracy, usefulness, and business impact • Guide decisions around model selection, prompting, fine-tuning, routing, and cost-performance tradeoffs • Stay current with advances in applied AI and translate relevant research into practical product improvements • Hire, mentor, and lead AI engineers and applied researchers as the team grows • Support enterprise customer conversations around AI behavior, reliability, and system design when needed

🎯 Anforderungen

• 10+ years of experience in AI or ML, applied research, or AI engineering roles • Deep hands-on experience building and deploying LLM-based systems in production • Strong understanding of NLP, machine learning fundamentals, and modern generative AI techniques • Experience designing retrieval-augmented generation (RAG) systems and agentic workflows • Proven ability to evaluate, debug, and improve AI system behavior over time • Strong software engineering fundamentals, including Python • Experience collaborating closely with product and engineering teams to deliver real-world systems • Ability to lead technically while remaining pragmatic and delivery-focused

🏖️ Vorteile

• Competitive compensation with equity • Remote-friendly culture • High autonomy • Real production impact