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Berlitz US

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 1878

📚 Bildung

💼 Beratung

🤝 B2B

Education • Consulting • B2B

Berlitz US ist der amerikanische Zweig der Berlitz Corporation, einem Anbieter von Sprachtrainings und kulturellen Dienstleistungen. Das Unternehmen bietet Sprachunterricht für Erwachsene, Kinder und Jugendliche in Form von Einzel- und Gruppenunterricht sowie Online-, On-Demand- und Präsenzprogrammen an, ebenso wie Angebote zum Englischlernen in den USA. Berlitz bietet auch Sprachtrainings für Unternehmen und Regierungsbehörden, kulturelle Beratung, Sprachtests und Übersetzungsdienste an und nutzt dabei die seit langem etablierte Berlitz Methode (ein immersiver Ansatz), um flexible Programme für Einzelpersonen und Organisationen zu erstellen.

Beschreibung

• Modelle über den gesamten Machine-Learning-Lifecycle entwickeln, evaluieren und produktiv einsetzen – von klassischen/statistischen Ansätzen bis hin zum Fine-Tuning kleiner, edge‑freundlicher Transformer. • Gestaltung und Betrieb gehosteter LLM-Integrationen, einschließlich Prompt- und Evaluationsdesign, "LLM-as-judge"-Muster, Provider-Routing/Failover sowie Abwägungen zwischen Kosten und Latenz. • Modelle sowohl on‑device als auch in der Cloud entwickeln und betreiben und die Ausführungsumgebung anhand von Latenz, Datenschutz und Kosten auswählen. • Arbeit an Sprach- (ASR/TTS), NLP- und Computer-Vision-Pipelines. • Produktions-ML-Services einrichten, betreiben und aktualisieren, einschließlich Serving-Constraints, Monitoring, Drift-Erkennung und Verknüpfung von Offline-Model-Scores mit Lernergebnissen. • ETL-Pipelines mit Storage und Datenbanken aufbauen und pflegen, einschließlich Datenbereinigung, -transformation und Rauschreduzierung. • Cross‑funktional mit Mobile- und Platform-Teams zusammenarbeiten und Model-Serving-APIs, Evaluations-Harnesses und Beratung zur KI-Architektur bereitstellen.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und der Auslieferung produktiver Machine-Learning-Systeme, von klassischem ML bis zu angewandtem Deep Learning. • Rust oder Go bevorzugt; C++ von Vorteil. • Python oder Julia für Data Science, Modellierung und explorative Analysen. • Produktionserfahrung mit mindestens einem der Frameworks PyTorch, JAX oder TensorFlow. • Erfahrung mit Git für Versionskontrolle, Code-Review und Zusammenarbeit. • Tägliche praktische Nutzung von AI-Coding-Tools oder Agents. • Praktische Erfahrung mit der Integration gehosteter LLM-Anbieter in Produktionssysteme, einschließlich Prompting, Evaluierung, Kosten/Latenz-Abwägungen und Multi-Provider-Routing. • Erfahrung im Aufbau von Modellen von Grund auf sowie im Fine-Tuning vortrainierter Modelle. • Fähigkeit, Modellierungsabwägungen gegenüber Ingenieur:innen zu erläutern und Auswirkungen auf Produkte für nicht-technische Stakeholder verständlich darzustellen. • Erfahrung mit Modellkompression, Quantisierung oder Distillation für On‑Device-Deployments ist von Vorteil. • Erfahrung in NLP, Sprache (ASR/TTS) oder Computer Vision ist von Vorteil. • Erfahrung mit Data-ETL und -Manipulation, z. B. S3 oder ähnlichem Object Storage, Postgres oder anderen Datenbanken, Daten-Transformation und Rauschreduzierung ist von Vorteil. • Rechtliche Arbeitserlaubnis für Deutschland.