Senior AI Engineer

🕒 il y a 3 jours

🌐 Royaume-Uni, Allemagne, +4 autres pays – Distant

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇮🇪 Irlande – Télétravail 🇳🇱 Pays-Bas – Télétravail 🇵🇹 Portugal – Télétravail 🇪🇸 Espagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🤖 Ingénieur IA

🇬🇧 Parrain de Visa de Travailleur Qualifié UK

Cette entreprise a parrainé des visas de Travailleur Qualifié du Royaume-Uni par le passé.

👻 Score fantôme 10%

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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Typeform

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201 - 500 employés

Fondée en 2012

📣 Marketing

💼 Conseil

🏥 Santé

Marketing • Consulting • Healthcare

Typeform est un constructeur de formulaires en ligne polyvalent qui permet aux entreprises de créer des formulaires, enquêtes et questionnaires engageants et faciles à utiliser. Avec un accent sur la fourniture d'une expérience utilisateur supérieure, Typeform conçoit des formulaires qui se démarquent en utilisant des designs de marque, du contenu vidéo, et un questionnement dynamique qui s'adapte en fonction des réponses précédentes. Idéal pour les marketeurs B2B, Typeform facilite non seulement la collecte de données mais offre également une analyse AI pour extraire des insights des données client, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions plus éclairées. Typeform s'intègre parfaitement avec de nombreuses applications, offrant des solutions robustes et dynamiques pour les équipes marketing, de recherche, de ressources humaines et de succès client.

Description

• Design, build, and deploy generative AI capabilities across Typeform’s products • Develop applications using large language models, RAG, vector search, and agentic systems • Build services and APIs for integrating AI capabilities into customer experiences • Turn prototypes into reliable production systems with measurable performance and quality • Design and operate machine learning services and workflows using Python, Docker, Kubernetes, and AWS • Build batch and real-time processing pipelines using technologies such as Kafka and Airflow • Design vector-database solutions for retrieval, recommendations, personalisation, and semantic search • Manage experiments, model versions, registries, and deployments with MLflow • Build automated evaluation pipelines and benchmarks for generative AI quality • Evaluate retrieval strategies including chunking, embeddings, context selection, and reranking • Monitor production AI systems and improve quality, performance, reliability, scalability, and cost efficiency • Create safeguards protecting customer data and reducing unexpected behavior • Establish reusable AI engineering patterns and technical standards • Partner with Product, Engineering, Data Science, Data Engineering, and Analytics teams • Turn experiments and models into reliable production services • Contribute to technical planning and shape Typeform’s AI direction • Share technical knowledge and support other engineers

🎯 Exigences

• At least four years of experience building and deploying machine learning or AI systems in production • Strong Python and software engineering skills • Experience building production services using Python frameworks such as FastAPI • Practical experience developing generative AI applications using large language models, RAG, tool use, or agentic systems • Experience with frameworks such as PyTorch, LangChain, LangGraph, or similar technologies • Strong understanding of enterprise RAG systems, including chunking, embeddings, retrieval, reranking, evaluation, and monitoring • Experience creating automated evaluations for generative AI applications • Experience with AWS, Docker, Kubernetes, Terraform, and continuous integration and deployment practices • Experience using AWS SageMaker or AWS Bedrock • Experience with Kafka, vector databases, or technologies used for real-time and high-dimensional data processing • Experience managing machine learning workflows using MLflow • Experience monitoring production systems with tools such as Datadog or OpenSearch • Ability to balance quality, speed, reliability, scalability, and cost in technical decisions • Strong communication skills and experience collaborating with Product, Engineering, and Data teams