AI Engineer

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🕒 vor 6 Monaten

🗽 New York – Remote

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💵 $60.000 - $180.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟢 Junior

🟡 Mittelstufe

🤖 KI-Ingenieur

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BoxNCase

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51 - 200 Mitarbeiter

🛍️ eCommerce

🤝 B2B

🛒 Einzelhandel

eCommerce • B2B • Retail

BoxNCase ist eine Spezialgroßhandelsplattform für Lebensmittel und Lebensmittel, die es Kunden ermöglicht, direkt aus einer großen Auswahl an Premium-Produkten zu kaufen, ohne Mitgliedsgebühren oder Mindestbestellungen. Mit über 30. 000 Artikeln für den Großeinkauf bedient BoxNCase sowohl Einzelhändler als auch Privatkunden und macht den Zugang zu Gourmet- und Feinkostlebensmitteln, Gewürzen, Snacks, Getränken und mehr einfach. Das Unternehmen rühmt sich, einer der größten Direktimporteure und Großhändler in der Branche zu sein und bietet Komfort und Einsparungen bei hochwertigen kulinarischen Angeboten.

Beschreibung

• Develop AI Models: Design and implement machine learning models and algorithms to solve specific business challenges. • Build GenAI Applications: Architect applications using LLMs (OpenAI, Llama 2, Anthropic) and RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines. • Fine-Tuning: Fine-tune pre-trained models on proprietary datasets to improve performance and domain accuracy. • Model Deployment: Deploy and scale AI models into production environments using MLOps best practices (Docker, Kubernetes). • Data Engineering: Collaborate with data teams to clean, preprocess, and manage large datasets for model training. • Stay Cutting-Edge: Continuously research and integrate the latest advancements in AI/ML (e.g., Agents, Vector Databases) into our product stack.

🎯 Anforderungen

• 2+ years of experience in Data Science, Machine Learning Engineering, or AI Research. • Expert-level proficiency in Python and familiarity with libraries like Pandas, NumPy, and Scikit-learn. • Strong experience with frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or Keras. • Solid understanding of Natural Language Processing techniques, Transformers, and Embeddings. • Experience working with APIs (REST/GraphQL) and integrating third-party AI services (OpenAI, Hugging Face). • Familiarity with deploying models on AWS (SageMaker), Google Cloud (Vertex AI), or Azure.

🏖️ Vorteile

• Remote Flexibility: Work from anywhere in the world or hybrid options. • Equity: Stock options available for early hires. • Tech Budget: Annual stipend for hardware and AI research tools.