
201 - 500 Mitarbeiter
Gegründet 2015
🤖 Künstliche Intelligenz
☁️ SaaS
🏢 Unternehmen
🔥 Finanzierung im letzten Jahr
💰 €100.000.000 Series unknown im 2025-10
Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise
Invisible Technologies ist ein Unternehmen für KI-Plattformen und -Dienstleistungen auf Unternehmensebene, das produktionsreife KI-Systeme für große Organisationen entwickelt und implementiert. Sie kombinieren eine modulare SaaS-Plattform (Datenplattform, Prozessentwickler, Agenten, Bewertungen) mit einem Expertenmarktplatz, um Modelle zu trainieren, komplexe Backoffice-Workflows zu automatisieren, Kontaktzentren zu betreiben, Lösungen für Computer Vision und Bedarfsprognosen bereitzustellen und kontinuierliche Bewertung und Governance sicherzustellen. Invisible arbeitet sektorübergreifend (Finanzen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor, Sport, Einzelhandel), um KI in reale Betriebssysteme zu integrieren und Ergebnisse in großem Umfang zu erzielen.
🕒 vor 4 Monaten
🗣️🇰🇷 Koreanisch erforderlich
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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201 - 500 Mitarbeiter
Gegründet 2015
🤖 Künstliche Intelligenz
☁️ SaaS
🏢 Unternehmen
🔥 Finanzierung im letzten Jahr
💰 €100.000.000 Series unknown im 2025-10
Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise
Invisible Technologies ist ein Unternehmen für KI-Plattformen und -Dienstleistungen auf Unternehmensebene, das produktionsreife KI-Systeme für große Organisationen entwickelt und implementiert. Sie kombinieren eine modulare SaaS-Plattform (Datenplattform, Prozessentwickler, Agenten, Bewertungen) mit einem Expertenmarktplatz, um Modelle zu trainieren, komplexe Backoffice-Workflows zu automatisieren, Kontaktzentren zu betreiben, Lösungen für Computer Vision und Bedarfsprognosen bereitzustellen und kontinuierliche Bewertung und Governance sicherzustellen. Invisible arbeitet sektorübergreifend (Finanzen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor, Sport, Einzelhandel), um KI in reale Betriebssysteme zu integrieren und Ergebnisse in großem Umfang zu erzielen.
• Mit dem Modell in sprachlichen Szenarien interagieren • Faktische Genauigkeit und logische Konsistenz überprüfen • Reproduzierbare Fehlerabläufe dokumentieren • Verbesserungsvorschläge für Prompt‑Engineering und Bewertungsmetriken einbringen
• Ein Abschluss in Koreanistik, Linguistik oder einem eng verwandten Fach ist ideal • Peer‑reviewte Publikationen, Lehrerfahrung oder praxisorientierte Projekte zur linguistischen Analyse sprechen für Eignung • Klare, metakognitive Kommunikation – das Offenlegen der Arbeitsschritte – ist unerlässlich
• Unternehmensfinanzierte Leistungen wie Krankenversicherung und bezahlter Urlaub gelten nicht.
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