Staff AI Engineer – EU

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 21 Minuten

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

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

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 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

• Technische Ausrichtung von Research Flow und den übergreifenden KI-Systemen von Typeform mitgestalten • Mit Product- und Engineering-Führungskräften zusammenarbeiten, um die technische Ausrichtung und Lieferprioritäten festzulegen • Die Architektur für KI-gestützte Studienkonzeption, adaptive Dialoge und die Synthese von Forschungsergebnissen verantworten • Komplexe Aufgaben der KI-Entwicklung von der Erkundung bis zur Bereitstellung in der Produktion verantworten • Generative-KI-Anwendungen mit LLMs, RAG, Vektorsuche, Tool Use und agentenbasierten Systemen konzipieren und entwickeln • Wiederverwendbare KI-Services und APIs für Product-Teams entwickeln • Die Architektur von Machine-Learning-Services und Workflows mit Python, Docker, Kubernetes und AWS gestalten • Zuverlässige Batch- und Echtzeitverarbeitungspipelines mit Kafka und Airflow konzipieren • Das Management von Experimenten, Modellversionen, Modellregistern und Deployments mit Tools wie MLflow verbessern • Evaluierungsstrategien, Benchmarks, Freigabekriterien und Produktionsmonitoring für generative KI definieren • Die Qualität der Informationssuche durch Chunking, Embeddings, Kontextauswahl und Reranking verbessern • Sicherheit, Datenschutz und Schutzmechanismen gegen unerwartetes Modellverhalten in das Systemdesign integrieren • Wiederverwendbare Standards für die Entwicklung, Evaluierung, Bereitstellung und den Betrieb von KI-Systemen etablieren • Engineers als Mentor unterstützen und technische Leads fachlich begleiten • Mit Product, Engineering, Data Science, Data Engineering und Analytics zusammenarbeiten, um technische Arbeit mit konkreten Kundenergebnissen zu verknüpfen

🎯 Anforderungen

• Umfassende Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Machine-Learning- oder KI-Systemen in der Produktion sowie technische Führungserfahrung über einzelne Projekte hinaus • Nachweisliche Erfahrung in der Leitung komplexer, teamübergreifender Engineering-Initiativen – von unklaren Anforderungen bis zu messbaren Ergebnissen in der Produktion • Sehr gute Kenntnisse in Python und Softwareentwicklung • Erfahrung in der Konzeption von produktiven Services und APIs mit Frameworks wie FastAPI • Praktische Erfahrung in der Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Large Language Models, RAG, Tool Use oder agentenbasierten Systemen • Sehr gutes Verständnis von Enterprise-RAG-Systemen, einschließlich Retrieval-Architektur, Chunking, Embeddings, Reranking, Evaluierung und Monitoring • Erfahrung in der Definition von Evaluierungsansätzen und in der Nutzung von Evidenz für Entscheidungen zu Modellen, Architekturen und Releases • Erfahrung mit PyTorch, LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Technologien • Sehr gute Erfahrung mit AWS, Docker, Kubernetes, Terraform und CI/CD-Praktiken • Vertrautheit mit AWS SageMaker oder AWS Bedrock • Erfahrung mit ereignisgesteuerter Verarbeitung, Vektordatenbanken und Tools für den ML-Lebenszyklus wie Kafka und MLflow oder vergleichbaren Technologien • Erfahrung beim Aufbau von Observability und bei der Diagnose von Produktionsproblemen mit Datadog oder OpenSearch • Fähigkeit, Liefergeschwindigkeit, Qualität, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten ausgewogen zu berücksichtigen • Fähigkeit, technische Entscheidungen teamübergreifend ohne formale Weisungsbefugnis zu beeinflussen • Erfahrung in der Betreuung von Engineers als Mentor und in der Verbesserung der Teameffektivität

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote ausgerichtetes Arbeitsmodell • Arbeitgeber mit Chancengleichheit und klarem Bekenntnis zu Vielfalt und Nichtdiskriminierung • Kollaborative Kultur, geprägt von Respekt, Transparenz und Vertrauen