Senior Machine Learning Engineer – AI Foundations

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🕒 vor 6 Monaten

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

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Kraken

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201 - 500 Mitarbeiter

💼 Beratung

📦 Logistik

⚡ Energie

Consulting • Logistics • Energy

Kraken ist eine innovative Technologieplattform, die für den Versorgungssektor entwickelt wurde. Sie bietet eine End-to-End-Lösung, die die Energieversorgungskette automatisiert und verbessert. Die Plattform verwaltet über 60 Millionen Kundenkonten und arbeitet mit verschiedenen Energiequellen, einschließlich Offshore-Wind und Batteriespeichern im Netzmaßstab. Kraken hilft Versorgern, die Betriebseffizienz, den Kundenservice und die Entwicklung innovativer Produkte zu verbessern und gleichzeitig zum Übergang zu einem dezentralen und kohlenstoffarmen Energiesystem beizutragen.

Beschreibung

• Build and maintain the foundational AI gateways and inference services used across Kraken to provide reliable and efficient access to ML and generative AI models. • Architect and evolve internal evaluation tooling and monitoring frameworks that allow teams to measure the performance, quality, and safety of their systems at scale. • Act as a technical mentor by teaching software engineers and ML specialists how to adopt foundational capabilities, ensuring AI is easy to use and integrated into everyday development. • Create and maintain high-quality documentation, internal guidance, and technical standards to help teams understand when and how to use AI effectively. • Continuously improve Kraken's approach to AI enablement by balancing speed, cost, and quality within the infrastructure you manage.

🎯 Anforderungen

• ~3 years of professional experience as a Machine Learning Engineer or similar applied ML role. • Strong Python skills and experience with common ML libraries and frameworks. • Practical experience taking ML models from development into production. • Good understanding of software engineering fundamentals (version control, testing, CI/CD etc). • Experience working with cloud infrastructure and data pipelines. • An ability to explain ML concepts clearly to non-ML engineers. • A bias towards action, learning quickly, and improving systems over time. • Prior experience building internal platforms or shared tooling. • Exposure to MLOps practices, including model monitoring, evaluation, and deployment automation. • Familiarity with considerations regarding data privacy, security, or responsible AI.

🏖️ Vorteile

• Health insurance • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development