Senior AI Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 58 Minuten

🌐 Vereinigtes Königreich, Deutschland, +4 weitere Länder – Remote

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇮🇪 Irland – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote 🇵🇹 Portugal – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

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

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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Typeform

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2012

📣 Marketing

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

Marketing • Consulting • Healthcare

Typeform ist ein vielseitiger Online-Formularersteller, mit dem Unternehmen Formulare, Umfragen und Quizze erstellen können, die ansprechend und einfach zu bedienen sind. Mit dem Fokus auf der Bereitstellung eines überlegenen Benutzererlebnisses gestaltet Typeform Formulare, die mit Marken-Designs, Videoinhalten und dynamischen Fragen, die sich basierend auf vorherigen Antworten anpassen, aus dem Rahmen fallen. Ideal für B2B-Marketer erleichtert Typeform nicht nur die Datenerfassung, sondern bietet auch KI-Analysen, um Erkenntnisse aus Kundendaten zu gewinnen und Unternehmen dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Typeform integriert sich nahtlos in zahlreiche Apps und bietet robuste und dynamische Lösungen für Marketing-, Forschungs-, Personal- und Kundenerfolgsteams.

Beschreibung

• Entwicklung, Aufbau und Bereitstellung generativer KI-Funktionen für die Produkte von Typeform • Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen, RAG, Vektorsuche und agentenbasierten Systemen • Entwicklung von Services und APIs zur Integration von KI-Funktionen in Kundenerlebnisse • Überführung von Prototypen in zuverlässige Produktivsysteme mit messbarer Leistung und Qualität • Entwicklung und Betrieb von Machine-Learning-Services und -Workflows mit Python, Docker, Kubernetes und AWS • Entwicklung von Batch- und Echtzeitverarbeitungspipelines mit Technologien wie Kafka und Airflow • Entwicklung von Lösungen auf Basis von Vektordatenbanken für Retrieval, Empfehlungen, Personalisierung und semantische Suche • Verwaltung von Experimenten, Modellversionen, Registries und Deployments mit MLflow • Entwicklung automatisierter Evaluierungspipelines und Benchmarks zur Bewertung der Qualität generativer KI • Bewertung von Retrieval-Strategien, einschließlich Chunking, Embeddings, Kontextauswahl und Reranking • Überwachung von KI-Systemen in der Produktion und Verbesserung von Qualität, Leistung, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz • Entwicklung von Schutzmechanismen zum Schutz von Kundendaten und zur Reduzierung unerwarteten Verhaltens • Etablierung wiederverwendbarer Muster für AI Engineering und technischer Standards • Zusammenarbeit mit den Teams aus Product, Engineering, Data Science, Data Engineering und Analytics • Überführung von Experimenten und Modellen in zuverlässige Produktivservices • Mitwirkung an der technischen Planung und Mitgestaltung der KI-Strategie von Typeform • Weitergabe von technischem Wissen und Unterstützung anderer Engineers

🎯 Anforderungen

• Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning- oder KI-Systemen in der Produktion • Sehr gute Kenntnisse in Python und Software Engineering • Erfahrung in der Entwicklung von Produktivservices mit Python-Frameworks wie FastAPI • Praktische Erfahrung in der Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit großen Sprachmodellen, RAG, Tool-Nutzung oder agentenbasierten Systemen • Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Technologien • Fundierte Kenntnisse von Enterprise-RAG-Systemen, einschließlich Chunking, Embeddings, Retrieval, Reranking, Evaluierung und Monitoring • Erfahrung in der Erstellung automatisierter Evaluierungen für generative KI-Anwendungen • Erfahrung mit AWS, Docker, Kubernetes, Terraform sowie Verfahren für Continuous Integration und Continuous Deployment • Erfahrung mit AWS SageMaker oder AWS Bedrock • Erfahrung mit Kafka, Vektordatenbanken oder Technologien für die Verarbeitung von Echtzeitdaten und hochdimensionalen Daten • Erfahrung in der Verwaltung von Machine-Learning-Workflows mit MLflow • Erfahrung in der Überwachung von Produktivsystemen mit Tools wie Datadog oder OpenSearch • Fähigkeit, Qualität, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosten bei technischen Entscheidungen ausgewogen zu berücksichtigen • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Product-, Engineering- und Data-Teams