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Ruby Labs

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2018

📚 Bildung

Health • Education • Entertainment

Ruby Labs ist ein Unternehmen, das fortschrittliche Verbraucherprodukte entwickelt, die darauf abzielen, in den Bereichen Gesundheit, Bildung und Unterhaltung Innovationen zu schaffen. Mit dem Engagement, das Leben zu verbessern und einen positiven Beitrag zu leisten, steht Ruby Labs an der Spitze des technologischen Fortschritts. Das vielfältige Portfolio spiegelt das Engagement für Innovationen in wichtigen gesellschaftlichen Bereichen wider, insbesondere Gesundheit und Wohlbefinden, Pharmazie, Bildung und Unterhaltung. Ruby Labs arbeitet mit einem selbstfinanzierten Modell, das ihnen ermöglicht, ehrgeizige Ideen unabhängig zu verfolgen. Das Unternehmen verzeichnet über 100 Millionen jährliche Nutzer und hat eine Erfolgsbilanz von stetigem Wachstum über sechs Jahre, indem es Produkte liefert, die von Millionen angenommen werden.

Beschreibung

• Übernehmen Sie die volle Verantwortung und liefern Sie wichtige KI-Engineering-Funktionen innerhalb der vereinbarten Zeitpläne. • Verantwortung für Qualität, Struktur und Vorhersagbarkeit der KI-Ausgaben in allen nutzergerichteten KI-Interaktionen. • Konzipieren, implementieren und pflegen Sie KI-Systeme, die nach Ausgabetypen organisiert sind, einschließlich Segmentierung, Routing und Durchsetzung. • Sicherstellung einer konsistenten Struktur und Formatierung der Ausgaben über verschiedene LLMs hinweg für denselben Anfragetyp. • Integrieren und orchestrieren Sie mehrere LLM-Anbieter über OpenRouter, einschließlich Modellauswahl, Fallback-Strategien und Kostenoptimierung. • Entwerfen und orchestrieren Sie tool-basierte und agentische KI-Workflows; definieren Sie klare Tool-Verträge (einschließlich MCP-basierter Tools), Function-Calling-Schnittstellen und zuverlässige KI-zu-System-Integrationen. • Erstellen und pflegen Sie komplexe, mehrstufige LLM-Workflows, auch mit Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex, für fortgeschrittenes Reasoning, Kontextwiederverwendung und Retrieval. • Konzipieren und verwalten Sie produktive Prompt-Systeme mit dynamischem Prompting, Kontext-Injektion und konditionaler Logik. • Verantwortung für Deployment und Release von LLM-Experimenten, Prompt-Management und Evaluationspipelines auf Basis von Langfuse. • Durchführen von A/B-Tests über Modelle hinweg, Analysieren der Ergebnisse und Präsentation datenbasierter Wirkungsanalysen von KI-Funktionen und Experimenten. • Überwachen von KI-System-Metriken, Qualitätsindikatoren, Latenz und Release-Health mit Langfuse und anderen Observability-Tools. • Tiefgehendes Debugging komplexer LLM-Ketten mithilfe von Langfuse-Traces, Identifikation von Engpässen und Optimierung hinsichtlich Kosten, Latenz und Nutzung des Kontextfensters; Aufbau von Output-Scoring-Systemen zur Ursachenanalyse von Halluzinationen und logischen Fehlern. • Schreiben Sie sauberen, skalierbaren und wartbaren TypeScript-Code im Next.js- und Node.js-Stack. • Entwickeln Sie zuverlässige Backend-Logik für KI-Systeme mit robustem Error-Handling, Request-Validierung, Fallback-Flows und vorhersehbarem Verhalten in der Produktion, einschließlich zuverlässiger Tool-Ausführung und KI-zu-Service-Integrationen. • Sicherstellen hoher Code-Qualität durch Tests, Code-Reviews und klare Engineering-Standards. • Überwachen, Fehlerbeheben und Verbessern von Produktions-Performance, Zuverlässigkeit und Systemgesundheit. • Fördern Sie Wartbarkeit und technische Qualität durch solide Architektur, Refactoring und disziplinierte Release-Praktiken.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Backend- bzw. Full-Stack-Softwareentwicklung, einschließlich produktionsreifer TypeScript/Node.js-Implementierungen. Erfahrung mit Next.js und/oder Python ist von Vorteil. • Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Aufbau von KI-/LLM-Systemen in der Produktion. Weniger Erfahrung kann bei herausragenden Kandidaten berücksichtigt werden. • Tiefgehende praktische Erfahrung mit LLM-APIs (OpenAI, Anthropic oder ähnliche) in Produktionsumgebungen. • Erfahrung mit agentischer KI, Multi-Agenten-Orchestrierung, tool-basierten Workflows (Function Calling/Tool-Ausführung) und/oder RAG-Pipelines, einschließlich Indexierung, Retrieval und Re-Ranking. • Erfahrung mit LLM-Observability-Tools wie Langfuse, LangSmith oder ähnlichen Plattformen. • Erfahrung mit AI-Gateways und Modell-Routing-Lösungen wie OpenRouter oder vergleichbaren Technologien. • Solides Verständnis von Redis und relationalen Datenbanken wie PostgreSQL. • Ausgeprägtes Ownership-Mindset und persönliche Verantwortung für Engineering-Qualität und Lieferung.

🏖️ Vorteile

• Remote-Arbeitsumgebung: Nutzen Sie die Freiheit, jederzeit und von überall zu arbeiten, zur Förderung einer gesunden Work-Life-Balance. • Unbegrenzter bezahlter Urlaub: Genießen Sie unbegrenzte bezahlte Freistellung zur Erholung und Priorisierung Ihres Wohlbefindens, ohne Tage zu zählen. • Bezahlte gesetzliche Feiertage: Feiern Sie nationale Feiertage mit bezahlter Freistellung zur Erholung. • Vom Unternehmen gestellte MacBooks: Profitieren Sie von erstklassigen Apple MacBooks, die allen Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt werden, die sie benötigen. • Flexible Vereinbarung für unabhängige Auftragnehmer: Nutzen Sie Vorteile wie Flexibilität, Autonomie und unternehmerische Möglichkeiten.