
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2020
👥 HR Tech
☁️ SaaS
🤖 Künstliche Intelligenz
💰 €2.700.000 Seed Round - HiPeople im 2022-10
HR Tech • SaaS • Artificial Intelligence
HiPeople ist eine KI-gestützte Einstellungsplattform, die Unternehmen hilft, Rekrutierungsabläufe zu automatisieren und zu erweitern. Sie bietet KI-gestütztes Screening zur Echtzeitverarbeitung eingehender Bewerbungen, Kompetenzbewertungen für voreingenommensfreie, kompetenzbasierte Einstellungen, Interviewmöglichkeiten rund um die Uhr in vielen Sprachen und KI-gesteuerte, betrugssichere Referenzprüfungen. Die Plattform integriert sich tief in Bewerber-Tracking-Systeme und legt Wert auf Datenschutz und Compliance, um KI im gesamten Einstellungsprozess einzusetzen, die Zeit der Recruiter zu verkürzen und Einstellungsentscheidungen zu beschleunigen.
🔥 vor 42 Minuten
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2020
👥 HR Tech
☁️ SaaS
🤖 Künstliche Intelligenz
💰 €2.700.000 Seed Round - HiPeople im 2022-10
HR Tech • SaaS • Artificial Intelligence
HiPeople ist eine KI-gestützte Einstellungsplattform, die Unternehmen hilft, Rekrutierungsabläufe zu automatisieren und zu erweitern. Sie bietet KI-gestütztes Screening zur Echtzeitverarbeitung eingehender Bewerbungen, Kompetenzbewertungen für voreingenommensfreie, kompetenzbasierte Einstellungen, Interviewmöglichkeiten rund um die Uhr in vielen Sprachen und KI-gesteuerte, betrugssichere Referenzprüfungen. Die Plattform integriert sich tief in Bewerber-Tracking-Systeme und legt Wert auf Datenschutz und Compliance, um KI im gesamten Einstellungsprozess einzusetzen, die Zeit der Recruiter zu verkürzen und Einstellungsentscheidungen zu beschleunigen.
• Verantwortung für Evaluationssysteme und Qualitätsstandards • Aufbau und Wartung von Evaluations-Pipelines für zentrale AI-Workflows in Screening, Interviews, Assessments und Referenzen • Definition von Metriken, Benchmarks und Akzeptanzkriterien für AI-Ausgaben • Verfolgung der Performance über die Zeit (Qualitätstrends, Drift, Regressionen) und Sichtbarmachung der Ergebnisse im Team • Vorantreiben kontinuierlicher Verbesserungen der AI-Performance • Identifikation von Problemen in Prompts, Workflows und Datenpipelines durch quantitative Analysen und detaillierte Falluntersuchungen • Entwurf und Implementierung von Verbesserungen in den Bereichen: • Prompting-Strategien • Modellauswahl, -konfiguration und Fine-Tuning • Qualität und Vorverarbeitung der Eingabedaten • Orchestrierung und Workflow-Design • Systeme von „funktionierend“ (80 %) auf zuverlässig und qualitativ hochwertig (95 %+) bringen • Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Monitoring und Stabilität • Aufbau und Verbesserung von Monitoring für AI-Systeme (z. B. Dashboards, Alerts, Tracing) • Erkennung und Vermeidung von Ausfallmodi, Abbruchsrisiken und Performance-Verschlechterungen • Überwachung von Nutzung, Rate Limits und Kapazität zur Gewährleistung stabiler Betriebsabläufe im großen Maßstab • Vorantreiben von Testing-, CI- und sicheren Release-Praktiken • Integration von AI- und Prompt-Tests in CI (z. B. Regressionstests, "golden datasets", Staging-Environments) • Definition von Standards und Tooling, sodass Produkt- und Engineering-Teams sicher releasen können, ohne Regressionen einzuführen • Agieren als Qualitäts-Gate für AI-bezogene Änderungen • Verantwortung für AI-System-Audits und Compliance-Unterstützung • Vorbereitung und Unterstützung interner und externer Audits (z. B. SOC 2 und darüber hinaus) • Bereitstellung von Nachweisen, Dokumentation und Artefakten zum Verhalten und zu den Kontrollen von AI-Systemen • Übersetzung von Audit-Feststellungen in konkrete Verbesserungen von Systemen und Prozessen • Produktionsreife Umsetzung von AI-Workflows (nicht nur Prototypen) • Aufbau und Produktionsreife von AI-Workflows, die definierte Qualitäts- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen • Unterstützung von Produkt- und Engineering-Teams bei der sauberen Integration von AI in Produktlogik und Nutzererlebnis • Sicherstellen, dass neue AI-Fähigkeiten vor der Freigabe robust, messbar und wartbar sind
• 100 % Übereinstimmung mit unseren Ops-Prinzipien (falls das nicht auf Sie zutrifft, bitte nicht bewerben) • Begeisterung für Entwicklung in Go • Erfahrung mit AI/ML-Systemen, LLMs oder datenintensiven Anwendungen • Ausgeprägte Ownership-Mentalität und hohe Detailgenauigkeit • Starkes Interesse an Qualität, Zuverlässigkeit und System-Performance, nicht nur am Entwickeln von Features • Fähigkeit, komplexe Systeme über Prompts, Modelle und Datenpipelines hinweg zu debuggen • Klare Kommunikations- und Dokumentationsfähigkeiten • Bereitschaft, Systeme und Prozesse zu verbessern, nicht nur zu nutzen • Erfahrung mit Evaluationsmethoden, Metriken oder Experimenten ist ein starkes Plus • Vertrautheit mit Monitoring, CI/CD und Produktionssystemen ist von Vorteil
• Direkte Verantwortung für einen der kritischsten Bereiche des Unternehmens: AI-Qualität und -Zuverlässigkeit • Enge Zusammenarbeit mit den Gründer:innen bei zentralen Produkt- und technischen Entscheidungen • Wettbewerbsfähiges Gehalt und aussagekräftige Aktienoptionen • Bildungszuschuss zur Unterstützung laufender Weiterbildung und Entwicklung • Ein großartiges Team, mit dem man gerne arbeitet (wirklich!)
Jetzt Bewerben🔥 vor 7 Stunden
Aufbau und Verantwortung der DevSecOps-Funktion im Security-Team bei Growe. Bewertung der Sicherheitslage und Implementierung von Kontrollen im gesamten Software-Entwicklungszyklus.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🗣️🇺🇦 Ukrainisch erforderlich
🔥 vor 9 Stunden
DevOps- und IT-Support Engineer bei Ayrin Digital, verantwortlich für die Verwaltung von Multi-Cloud-Umgebungen in AWS, Azure und GCP. Schwerpunkt auf CI/CD-Pipelines und IT-Betrieb mit starkem Fokus auf Automatisierung.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🔥 vor 10 Stunden
Release Engineer bei Supabase, verantwortlich für sichere, beobachtbare Deployments und operative Zuverlässigkeit über die Systeme hinweg. Mitarbeit im Incident‑Management, Monitoring und in der Prozessdokumentation zur Steigerung der Deployment‑Effizienz.
🌏 Überall auf der Welt
💰 €80.000.000 Series B im 2022-05
⏰ Vollzeit
🟡 Mittelstufe
🟠 Senior
⛑ DevOps- und Site Reliability Engineer (SRE)
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 6 Tagen
DevOps Engineer, der interne Dienste und Tools in Go für Produkte im Bereich Social Discovery entwickelt. Zusammenarbeit an der Deployment-Automatisierung in einer Remote-Arbeitsumgebung mit einem globalen Team.
🗣️🇷🇺 Russisch erforderlich
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 16 Tagen
Site Reliability Engineer, der die Zuverlässigkeit der für Endnutzer sichtbaren GitLab-Dienste sicherstellt. Unterstützung der operativen Exzellenz durch ingenieurwissenschaftliche Prinzipien und Automatisierung.
🌏 Überall auf der Welt
💵 $126.400 - $314.400 / Jahr
💰 Secondary Market im 2020-11
⏰ Vollzeit
🟠 Senior
⛑ DevOps- und Site Reliability Engineer (SRE)
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich