Staff AI Engineer (m/w/d) – USA

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🔥 vor 12 Minuten

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

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

💵 $170.000 - $210.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 KI-Ingenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

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

👻 Geisterscore 0%

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

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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

• Die technische Ausrichtung von Research Flow und umfassenderen KI-Systemen gestalten • Mit Führungskräften aus Produkt und Engineering zusammenarbeiten, um die technische Ausrichtung und Prioritäten für die Umsetzung festzulegen • Die Architektur für KI-gestützte Studienkonzeption, adaptive Gespräche und die Synthese von Forschungsergebnissen verantworten • Unklare Herausforderungen im KI-Engineering durch Exploration, Implementierung und Überführung in den Produktivbetrieb eigenständig vorantreiben • Generative-KI-Anwendungen mit LLMs, RAG, Vektorsuche, Tool-Nutzung und agentenbasierten Systemen entwickeln • Wiederverwendbare KI-Services und APIs entwickeln • Die Architektur von Machine-Learning-Services und Workflows mit Python, Docker, Kubernetes und AWS gestalten • Batch- und Echtzeitverarbeitungspipelines mit Technologien wie Kafka und Airflow konzipieren • Standards und Vorgehensweisen für Retrieval, Vektorsuche, Modellorchestrierung, Experimente, Deployment und Datenverarbeitung etablieren • Evaluierungsstrategien, Benchmarks, Kriterien für Releases, Monitoring, Sicherheit, Datenschutz und Schutzmechanismen für KI-Systeme definieren • Wiederverwendbare Engineering-Standards für Tests, Observability, Sicherheit, Incident Response und Deployment festlegen • Engineers als Mentor unterstützen und technische Leads begleiten • Investitionen in KI auf Grundlage von Kundenbedürfnissen, Machbarkeit und geschäftlicher Wirkung priorisieren • Technische Risiken und Zielkonflikte gegenüber technischen und nichttechnischen Stakeholdern verständlich kommunizieren

🎯 Anforderungen

• Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb von Machine-Learning- oder KI-Systemen im Produktivbetrieb sowie technische Führung über die eigenen Projekte hinaus • Nachweisbare Erfahrung in der Leitung komplexer teamübergreifender Engineering-Initiativen – von unklaren Anforderungen bis zu messbaren Ergebnissen im Produktivbetrieb • Sehr gute Python- und Software-Engineering-Kenntnisse sowie die Fähigkeit, direkt an produktivem Code mitzuwirken • Erfahrung im Entwurf produktiver Services und APIs mit Frameworks wie FastAPI • Praktische Erfahrung in der Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit LLMs, RAG, Tool-Nutzung oder agentenbasierten Systemen • Fundierte Kenntnisse 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 • Umfangreiche Erfahrung mit AWS, Docker, Kubernetes, Terraform und CI/CD-Verfahren • 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 mit Observability und der Diagnose von Problemen im Produktivbetrieb mithilfe von Datadog oder OpenSearch • Ausgeprägtes Urteilsvermögen bei der Abwägung von Umsetzungsgeschwindigkeit, Qualität, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten • Fähigkeit, technische Entscheidungen teamübergreifend zu beeinflussen und ohne formale Weisungsbefugnis einen Konsens herzustellen • Erfahrung in der Betreuung von Engineers als Mentor und in der Verbesserung der Teameffektivität • Berechtigung, im Vereinigten Königreich, in Irland, Deutschland, Portugal, Spanien oder den Niederlanden zu arbeiten

🏖️ Vorteile

• Bonus von 5–10 % abhängig von Erfahrungsstufe und Leistung • Vollständig remote möglich • Arbeitsplatz mit Chancengleichheit und einem klaren Bekenntnis zu Vielfalt, Respekt, Transparenz und Vertrauen