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Teneo Online School

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501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2018

📚 Bildung

👥 B2C

🛍️ eCommerce

Education • B2C • eCommerce

Teneo Online School ist eine führende Online-Bildungsinstitution, die flexible Lernmöglichkeiten für Schülerinnen und Schüler von der Vorschule bis zur 12. Klasse anbietet. Die Schule bietet Live-Online-Unterricht und voraufgezeichnete Lektionen, die von erfahrenen Lehrern gehalten werden und unterschiedliche Lernpräferenzen berücksichtigen. Teneo bietet einen strukturierten Lehrplan mit Zugang zu drei anerkannten Prüfungsbehörden, die sowohl lokal als auch international anerkannt sind. Die Schule unterstützt eine interaktive Lernumgebung mit Ressourcen wie Unterrichtsaufzeichnungen, einer Lernplattform und einer Eltern-App. Schülerinnen und Schüler können am Teneo Open Day teilnehmen, um zu entdecken, was Teneo zur besten Online-Schule Südafrikas macht. Teneo legt großen Wert auf hochwertige Online-Bildung und zielt darauf ab, das außergewöhnliche Potenzial in jedem Kind zu entfalten.

Beschreibung

• Konzeption und Entwicklung KI-gestützter Funktionen für verschiedene Bildungsprodukte, von Assessments bis hin zu Tutoring. • Zusammenarbeit mit Bildungspartnern und internen Stakeholdern, um Bewertungspraktiken, Qualitätsanforderungen und reale Rahmenbedingungen zu verstehen. • Entwicklung von Evaluierungsansätzen, die Ergebnisqualität, Konsistenz, Nützlichkeit und Fehlermodi messen. • Entwicklung von Retrieval-, Prompt-Management-, Orchestrierungs- und Workflows für strukturierte Ausgaben, wo angebracht. • Integration von LLM-APIs, AI-Services und Bildungsdaten in verlässliche Produktfunktionen. • Entwurf praktischer Human-Review-, Kontroll- und Eskalationsworkflows für KI-unterstützte Entscheidungen. • Verbesserung der Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Qualität von KI-Services im Produktiveinsatz. • Schnelles Erstellen von Prototypen, Testen an realen Bildungsszenarien und Produktivsetzung erfolgreicher Ansätze. • Entwicklung geeigneter Guardrails sowie Monitoring- und Auditierbarkeitsmechanismen für KI-Ausgaben. • Zusammenarbeit mit Backend Engineers bei Service-Architektur, Datenverarbeitung, Integrationen und Skalierbarkeit. • Zusammenarbeit mit Product Engineers, um sicherzustellen, dass KI-Funktionen für Lehrkräfte und Lernende verständlich, nützlich und vertrauenswürdig sind. • Angemessene Nutzung KI-gestützter Entwicklungstools bei gleichzeitigem Einhalten solider ingenieurwissenschaftlicher Einschätzungen, Test-, Datenschutz- und Sicherheitsstandards. • Schreiben von sauberem, getesteten und wartbarem Code.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 2 Jahre berufliche Erfahrung in Data Science, angewandter KI oder Machine-Learning-Engineering. • Erfahrung in der Entwicklung KI-gestützter Funktionen, Prototypen oder Produktionsanwendungen unter Verwendung von LLM-APIs oder verwandten KI-Services. • Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python, TypeScript/Node.js oder ähnlichen Sprachen. • Erfahrung mit Prompt-Design, strukturierten Ausgaben, Retrieval-Workflows, KI-Orchestrierung oder agentischen Workflows. • Erfahrung in der Bewertung von KI-Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit über informelle manuelle Tests hinaus. • Solides Verständnis von APIs, Datenbanken, Cloud-Services und produktiver Softwarearchitektur. • Fähigkeit, Experimentierfreude mit diszipliniertem Engineering sowie Test-, Datenschutz- und Sicherheitsstandards in Einklang zu bringen. • Selbstständige Arbeitsweise bei der Erforschung neuer Methoden, dem Testen von Annahmen und der Verbesserung der Produktqualität. • Sicherer Umgang mit nicht-technischen Stakeholdern und Bildungspartnern, um das zugrundeliegende Problem hinter einer Feature-Anfrage zu verstehen. • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein, Debugging- und Problemlösefähigkeiten. • Klare schriftliche und mündliche Englischkenntnisse. • Wünschenswert: Erfahrung mit retrieval-augmented generation, Embeddings, Vektor-Datenbanken oder Dokumentenverarbeitungs-Pipelines. • Erfahrung im Entwurf von Evaluierungsdatensätzen, Test-Harnesses, Qualitätsmetriken oder Human-Review-Workflows. • Erfahrung mit Datenpipelines, ETL und Data-Science-Arbeiten auf Produktionsniveau. • Erfahrung mit Datenschutz, Sicherheit, Auditierbarkeit oder Responsible-AI-Praktiken. • Erfahrung mit modernen Cloud-Plattformen und containerisierter Anwendungsbereitstellung. • Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Science oder einer verwandten technischen Disziplin.