Backend Software Engineer – Applied ML, LLM Systems

🕒 il y a 1 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 13%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Dwelly

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11 - 50 employés

Fondée en 2023

💼 Conseil

📦 Logistique

🏨 Hôtellerie

💰 Seed en 2024-05

Consulting • Logistics • Hospitality

Dwelly est une plateforme spécialisée dans les acquisitions et la planification de succession pour les agences de location indépendantes au Royaume-Uni. Elle propose des évaluations gratuites, des offres monétaires compétitives et des accords de sortie sur mesure tout en préservant l'image de marque des agences et la relation avec les clients. Dwelly mène un processus de diligence raisonnable transparent et collaboratif et utilise la technologie et l'IA pour moderniser les opérations après l'acquisition, permettant ainsi aux propriétaires de quitter l'entreprise de manière fluide et rentable.

Description

• Build systems that extract structured data from emails, documents and other unstructured sources. • Enrich migrated client, landlord, tenant and property records with useful information from communication history. • Develop solutions that summarise a client’s full email history and surface the most relevant context inside Dwelly. • Build production NLP / ML-backed backend services that work reliably on messy real-world data. • Improve retrieval and ranking systems using approaches such as RAG, BM25, embeddings, hybrid search and reranking. • Define quality metrics, evaluation datasets and feedback loops for extraction, summarisation and retrieval systems. • Build Python backend services and APIs using frameworks such as FastAPI, Django, Flask or similar. • Integrate ML and LLM workflows into production systems with clear error handling, observability and maintainability. • Work closely with engineering, product and operations teams to turn real business problems into scalable automation systems.

🎯 Exigences

• Strong Python backend engineering experience. • Experience with API frameworks such as FastAPI, Django, Flask or similar. • Production experience with NLP, ML, information extraction, retrieval, ranking or summarisation systems. • Ability to take research ideas or prototypes into production. • Strong understanding of evaluation, metrics and quality measurement for ML / LLM systems. • Practical experience with retrieval systems such as RAG, BM25, embeddings, hybrid search or reranking. • Comfortable working with messy, ambiguous or incomplete real-world data. • Ability to build reliable services around ML workflows, including monitoring, testing and failure handling. • Good understanding of LLM limitations, hallucination risks and safe user-facing AI. • Strong ownership mindset and ability to work independently in ambiguous product areas.

🏖️ Avantages

• Fully remote role. • Competitive compensation based on experience and impact. • Opportunity to work on high-leverage automation systems at the intersection of backend engineering, applied ML, data and real operational workflows. • Competitive salary with the potential for equity options based on performance, recognising exceptional contributions to our integration success.