KI-Ingenieur/in für angewandte KI

🔥 vor 42 Minuten

🌐 Kanada, Polen, +1 weitere Länder – Remote

🇨🇦 Kanada – Remote 🇵🇱 Polen – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Modaxo

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🚗 Transport

☁️ SaaS

🤝 B2B

Transport • SaaS • B2B

Modaxo ist ein weltweit tätiger Aufkäufer und Betreiber von Softwareunternehmen für vertikale Märkte, die den Personenverkehr unterstützen. Das Unternehmen bietet Transport-fokussierten Softwareunternehmen ein dauerhaftes, langfristiges Zuhause und stellt finanzielle Unterstützung, kollaborative Autonomie und eine Menschen-zuerst-Kultur bereit, während Marken und Teams unabhängig bleiben. Das Portfolio von Modaxo umfasst Software für Busse, Bahnen, Bedarfsverkehr, Taxis, Privatfahrzeuge und Luftfahrt. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Skalierung von Lösungen, die die Planung, Zahlungen, Sicherheit und betriebliche Effizienz im öffentlichen und kommerziellen Transportwesen verbessern.

Beschreibung

• Entwicklung und Betrieb der Laufzeitumgebung, Tool-Aufrufe und Orchestrierung für produktive agentenbasierte Workflows • Konzeption der Modellauswahl und -stufung unter Berücksichtigung von Kosten und Latenz als zentrale Designvorgaben • Implementierung und Optimierung von Retrieval (RAG) und Grounding, sofern dies die Qualität messbar verbessert • Aufbau von Evaluierungs-Harnesses und Referenzdatensätzen, um Go- oder No-Go-Entscheidungen zu treffen sowie Regressionen und Drift zu erkennen • Konzeption und Implementierung von Evaluierungs-Frameworks für die Qualität von Modellen und Agents • Entwicklung von Guardrails und Sicherheitskontrollen für abgerufene Inhalte und Tool-Ausgaben • Verantwortung für das Verhalten in der Produktion, einschließlich Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Fehlerszenarien • Zusammenarbeit mit dem Produktteam bei der Entscheidung, wann ein Agent das geeignete Werkzeug ist und wann nicht • Zusammenarbeit mit Produktteams und Kunden zur Validierung von Ergebnissen und Zielerreichung • Nachweis des Nutzens anhand des kleinsten sinnvollen Funktionsumfangs und anschließende Skalierung erfolgreicher Ansätze • Instrumentierung und Messung der Auswirkungen, damit belastbare Daten bestimmen, was ausgeliefert wird • Integration automatisierter Qualitätssicherung, einschließlich Tests, Qualitätsschranken und Regressionstests, in die Bereitstellungspipeline • Festlegung von Evaluierungs- und Sicherheitsmustern, Mitwirkung an Vorstellungsgesprächen und Betreuung von Teammitgliedern • Förderung technischer Exzellenz, konsequenter Kundenorientierung und pragmatischer Umsetzung • Zusammenarbeit mit Produktteams im gesamten Portfolio und Abstimmung mit deren Roadmaps • Bericht an die Leitung AI Platform Engineering • Unterstützung beim Aufbau des Teams und bei der Etablierung von Engineering-Standards als erste KI-Fachkraft im Gründungsteam

🎯 Anforderungen

• Nachweisliche Erfahrung mit der Bereitstellung von Software auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) oder maschinellen Lernens (ML) für echte Nutzer in der Produktion – über Demos und Notebooks hinaus • Fähigkeit, Evaluierungskonzepte zu entwickeln und zu beurteilen, nicht nur Prompting zu betreiben • Kosten und Latenz von Anfang an als Designvorgaben berücksichtigen • Klare Kommunikation mit Engineers, Produktpartnern und Kunden • Fokus auf Ergebnisse und Mehrwert sowie pragmatische Entscheidungen für eine schnelle Umsetzung • Von Vorteil: Erfahrung mit produktiven Agent- oder RAG-Systemen • Von Vorteil: Model Routing oder messbare Kostensenkungen • Von Vorteil: Evaluierungs-Harnesses, die Entscheidungen steuern, sowie ein an menschlichen Bewertungen kalibrierter LLM-as-a-Judge-Ansatz • Von Vorteil: Fine-Tuning oder Distillation • Von Vorteil: Wissen darüber, wann kein Agent eingesetzt werden sollte • Von Vorteil: Sehr gute Kenntnisse in Python oder C#/.NET • Von Vorteil: Erfahrung mit der Verankerung von KI in strukturierten, gut modellierten Geschäftsdaten • Von Vorteil: Erfahrung in System- und Plattformdesign sowie ausgeprägtes Urteilsvermögen bei Abwägungen • Von Vorteil: Erfahrung in der Entwicklung oder im Betrieb von Software im Enterprise-Maßstab, einschließlich Anforderungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Integration • Von Vorteil: Produktiver Einsatz von KI-Coding-Assistenten sowie umsichtiges Überprüfen und Steuern ihrer Ausgaben

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