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Bluefish AI

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • B2B • SaaS

Bluefish AI ist ein Technologieunternehmen, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher künstlicher Intelligenzlösungen spezialisiert hat, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und die Effizienz in verschiedenen Sektoren zu steigern. Das Unternehmen nutzt innovative Algorithmen und maschinelles Lernen, um datengestützte Einblicke und automatisierte Lösungen für Unternehmen bereitzustellen.

Beschreibung

• Leitung der End‑to‑End‑Architektur für Datenplattformen und Pipelines: Scraping, Datenextraktion, Transformation, Speicherung, Bereitstellung und Integration von ML/LLM, mit ausgewogenem Fokus auf Performance, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten. • Schrittweise Skalierung von Pipelines und Systemen: Entwurf sicherer Rollout‑Pläne und „North‑Star“-Metriken zur Datenqualität, um Kunden‑ und Traffic‑Wachstum zu bewältigen, ohne den Produktivbetrieb zu beeinträchtigen. • Übersetzung von Geschäftsanforderungen in umsetzbare Datenprodukte: Bewertung von High‑Level‑Anforderungen, Abgrenzung klarer Problemfelder, Verfassen prägnanter RFCs und Strukturierung der Arbeit in lieferbare Projekte für das Team. • Etablierung und Durchsetzung von Engineering‑Standards: Teststrategie, Evaluierungen, Observability, Data Contracts und Sicherheitspraktiken über alle Services hinweg. Kurz‑ und langfristig denken, um schnell go‑to‑market‑fähige Produkte zu liefern und gleichzeitig die Produktivierung vorzubereiten. • Weiterentwicklung der Organisation: Leitung von Architektur‑Reviews, Kodifizierung von Mustern, Mentoring von Senior Engineers und Multiplikation der Wirkung durch Dokumentation, Code‑Reviews und Pairing. • Startup‑erprobt: flexibel, sicher im Umgang mit Ambiguität und kontinuierlichem Wandel; proaktiv bezüglich Prozessen, Dokumentation und Zuverlässigkeit, ohne Over‑Engineering. • Führung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit und Definition der Zusammenarbeit von AI‑Ingenieuren mit Softwareingenieuren, DevOps, Produktmanagern und Designern, um innovative und wirkungsvolle Lösungen zu konzipieren und zu gestalten. Mentoring von Junior‑Teammitgliedern und Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. • Umsetzung aussagekräftiger Experimente: Prototyping von Daten‑/ML‑Fähigkeiten, Bewertung von Machbarkeit und ROI und pragmatische Entscheidungen zur Produktionsreife unter Berücksichtigung von Betriebskosten und Risiken.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktiver Datensysteme, einschließlich Leitung organisationsübergreifender Architekturänderungen und Einsatz von LLMs in realen Szenarien im großen Maßstab. • Tiefgehende Erfahrung mit Python und modernen Service‑Architekturen; fundierte Kenntnisse in Systemdesign und Datenmodellierung. • Umfangreiche Erfahrung im Training und in der Bereitstellung von Machine‑Learning‑Modellen, insbesondere im NLP/LLM‑Bereich. Sehr gute Python‑Kenntnisse. Vertrautheit mit Infrastructure as Code, CI/CD und Cloud‑Infrastruktur. • Sicherer Umgang mit operativer Reife: SLOs, On‑Call/Rufbereitschaft und Incident‑Praktiken sowie Observability. • Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einer Ausrichtung auf Handeln und Ergebnisorientierung. Erfahrung in Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellbewertungsmethoden. • Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte für nicht‑technische Stakeholder verständlich zu erklären. Nachgewiesene Führungserfahrung mit der Fähigkeit, ein Team zu führen und zu inspirieren.

🏖️ Vorteile

• Einzigartige Gelegenheit, von Anfang an Teil eines schnell wachsenden Startups zu werden, das im Zentrum der KI arbeitet. • Bearbeitung herausfordernder und abstrakter Fragestellungen bei gleichzeitiger Disruption einer Legacy‑MarTech‑Branche im Wert von rund 300 Mrd. USD. • Mitarbeit in einem erfahrenen Hochleistungsteam, in dem Sie sofort Verantwortung übernehmen und direkte Wirkung erzielen. • Erleben einer echten Meritokratie mit signifikanten Entwicklungsperspektiven, während das Unternehmen skaliert.