Machine-Learning-Engineer – Document Intelligence & Applied GenAI

vor 2 Tagen

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PandaDoc

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SaaS • B2B • Productivity

PandaDoc ist eine umfassende Lösung für das Dokumentenmanagement, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Dokumenten-Workflows zu optimieren. Die Plattform bietet Funktionen wie die Erstellung maßgeschneiderter Verträge und Vereinbarungen, eSignatures, CPQ (Configure, Price, Quote) sowie Tools für die Zusammenarbeit in Echtzeit. PandaDoc ist auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt und ermöglicht Teams, die Erstellung und Verwaltung von Dokumenten zu automatisieren – für mehr Effizienz und weniger Fehler. Die Plattform integriert sich in gängige CRM-Systeme, Payment-Gateways und weitere Tools, um nahtlose Geschäftsabläufe zu unterstützen. Mit Fokus auf Sicherheit und Compliance unterstützt PandaDoc rechtskonforme und sichere elektronische Transaktionen und ist damit ideal für Unternehmen, die ihr Vertrags- und Vereinbarungsmanagement optimieren möchten.

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2011

☁️ SaaS

🤝 B2B

⚡ Produktivität

💰 Series C im 2021-09

Beschreibung

• Entwicklung und Pflege von Bewertungsframeworks für Dokumentenmodelle, LLMs, OCR und strukturierte Extraktion. • Definition von Metriken, Benchmarks und Validierungsstrategien für reale Dokumenten-Workloads. • Entwurf und Zusammenstellung hochwertiger Datensätze für überwachtes Training, Fine-Tuning und Validierung. • Erstellung skalierbarer Preprocessing-Pipelines für PDFs, Scans, Bilder, Formulare und semistrukturierte Dokumente. • Training und Fine-Tuning transformerbasierter OCR-, VLM- und Layout-Modelle sowie Open-Source-LLMs für Aufgaben des Dokumentenverständnisses. • Optimierung von Modellen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Kosten-effizienz in Produktionsumgebungen. • Bereitstellung von ML-Modellen mit modernen Inference-Runtimes (vLLM, TGI, TensorRT, ONNX Runtime). • Aufbau von Guardrails, Monitoring- und Fallback-Mechanismen zur Gewährleistung eines sicheren und vorhersagbaren Modellverhaltens. • Entwicklung von Retrieval- und Chunking-Strategien, zugeschnitten auf Dokumentenstrukturen (Tabellen, Formulare, mehrseitige PDFs). • Optimierung von End-to-End-RAG-Pipelines für semantische Suche, Q&A und Workflow-Automatisierung. • Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Backend-Entwicklern und Produktdesignern zur Identifizierung von KI-Chancen und Umsetzung von Anforderungen in technische Lösungen.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Python • Erfahrung im Training, Fine-Tuning und Deployment traditioneller Computer-Vision-Modelle für Document-Intelligence-Aufgaben (Layout-Erkennung, Tabellenerkennung, OCR, Informationsextraktion) • Praktische Erfahrung mit Frameworks und Modellen für Document Understanding: • Traditionelle Document-AI-Modelle (LayoutLM, Donut, DocFormer) • Moderne Vision-Language-Modelle mit OCR-Fähigkeiten (DeepSeek-OCR, LightOnOCR-1B, etc.) • Erfahrung in der Bereitstellung und Optimierung von Modellen mit Inference-Frameworks wie vLLM (bevorzugt), TGI, TensorRT oder ONNX Runtime • Erfahrung in der Anwendung von LLMs für Document-Intelligence-Workflows, sowohl mit führenden (Frontier-)Modellen als auch Open-Source-Alternativen • Fundiertes Verständnis von Koordinatensystemen und räumlichem Denken für absolute Positionierung und Felderkennung in Formularen/Dokumenten.

🏖️ Vorteile

• Eine ehrliche, offene Unternehmenskultur, die Feedback fördert und die berufliche sowie persönliche Weiterentwicklung unterstützt • Möglichkeit, von überall aus zu arbeiten — unser Team ist weltweit verteilt, von Lissabon bis Manila, von Florida bis Kalifornien • 6 Self-Care-Tage • Ein wettbewerbsfähiges Gehalt • Und vieles mehr!