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Blend360
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501 – 1.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumGastgewerbeGesundheitswesenReisen
Blend360 ist ein Professional-Services-Unternehmen, das Fortune-1000-Unternehmen und andere Großunternehmen dabei unterstützt, komplexe geschäftliche Herausforderungen mithilfe künstlicher Intelligenz, Datenanalysen und datenbasierter Lösungen zu bewältigen. Das Leistungsspektrum umfasst Business Intelligence, Data Engineering, Data Science, MLOps und Data Governance. Dafür bündelt Blend360 spezialisierte Teams und KI-Kompetenzen, um Organisationen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Energie, Einzelhandel, Technologie, Medien und Telekommunikation sowie Reisen und Gastgewerbe zu unterstützen. Die Arbeit von Blend360 wurde unter anderem als „AI-Enabling Solution of the Year“ ausgezeichnet; außerdem wurde das Unternehmen in die Liste der „Top Generative AI Service Providers 2024“ aufgenommen.
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Stellen im Unternehmen

Leitende:r KI-Ingenieur:in – Remote in Argentinien

Leite die Bereitstellung produktionsreifer RAG-, agentenbasierter und LLM-Lösungen bei Blend360. Führe KI-Engineering-Teams und gestalte Evaluierung, MLOps sowie skalierbare Infrastruktur.

ARArgentinienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformMicroservicesPython

Beschreibung

  • Verantworte die vollständige Projektdurchführung einschließlich Governance, Stakeholder-Kommunikation und Ergebnisverantwortung
  • Baue ein leistungsstarkes KI-Engineering-Team auf und entwickle es weiter
  • Lege technische Standards fest und fördere eine pragmatische, qualitätsorientierte Engineering-Kultur
  • Leite Angebote und Neugeschäftsinitiativen, indem du die technische Machbarkeit bewertest und Kundenrisiken sowie Zielkonflikte erklärst
  • Definiere realistische Grenzen und Erwartungen an die Fähigkeiten von KI
  • Führe technische Reviews durch und bewerte Lösungsarchitekturen
  • Steuere den Entwurf und die Bereitstellung produktionsreifer RAG-Systeme, agentenbasierter Frameworks und LLM-Anwendungen
  • Leite anspruchsvolle Prompt-Engineering-Arbeiten zu Instruktionsdesign, Few-Shot-Beispielen, strukturierten Ausgaben sowie Tool- oder Agenten-Prompts
  • Bewerte die Machbarkeit von Prompting, RAG, Fine-Tuning und traditionellem maschinellem Lernen
  • Coache Ingenieur:innen beim Design von KI-Systemen und deren Bereitstellung in der Produktion
  • Erstelle Evaluierungs-Frameworks mit LLM-as-a-Judge, Recall@k, Precision@k und Go-or-No-Go-Kriterien
  • Führe kontrollierte Experimente mit Prompts, Retrievern, Chunking-Ansätzen und Modellen durch
  • Implementiere Methoden zur Erkennung und Klassifizierung von Modellfehlern
  • Definiere Zuverlässigkeitsstandards für KI-Systeme in der Produktion
  • Entwickle skalierbare Inferenzinfrastrukturen und CI/CD-Pipelines
  • Automatisiere MLOps- und LLMOps-Prozesse für Nachverfolgung, Versionierung, Bereitstellung, Monitoring und Retraining
  • Entwirf APIs, Microservices und Orchestrierungsschichten, die auf Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit optimiert sind
  • Treffe Infrastrukturentscheidungen, die technische Qualität und geschäftliche Effizienz in Einklang bringen

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen in der Produktion
  • Sehr gute Python-Kenntnisse auf Expertenniveau
  • Sichere Arbeitsweise mit Git
  • Erfahrung mit der Versionierung und Bereitstellung von Machine-Learning- und Large-Language-Model-Systemen
  • Fundierte Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP, vorzugsweise Azure
  • Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung
  • Praktische RAG-Erfahrung mit Chunking, Embeddings, Retrieval, Reranking und Evaluierung
  • Nachgewiesene MLOps- oder LLMOps-Erfahrung mit MLflow, Weights & Biases oder vergleichbaren Tools
  • Praktische Expertise im Design von Evaluierungen einschließlich Metriken, Datensatzaufbereitung und strukturierten Experimenten
  • Erfahrung in der Entwicklung ereignisgesteuerter Architekturen, APIs und Microservices
  • Fähigkeit, klar mit Engineering-Teams und leitenden Stakeholdern zu kommunizieren
  • Ausgeprägtes Urteilsvermögen bei Einstellung und Teambuilding, unterstützt durch nachgewiesene Mentoring-Erfahrung
  • Fortgeschrittene Englischkenntnisse sind für die Kommunikation mit globalen Teams und der Führungsebene auf Kundenseite erforderlich
  • Mindestens zwei Jahre direkte Erfahrung in der Teamleitung oder im technischen Management

Zusatzleistungen

  • Zertifizierungsmöglichkeiten für AWS, Databricks und Snowflake
  • Zugang zu Lernpfaden mit Schwerpunkt auf KI
  • Rollenspezifische Lernpläne, Kurse und zusätzliche Zertifizierungsmöglichkeiten
  • Zugang zu Udemy Business
  • Englischunterricht
  • Reisemöglichkeiten zu Branchenkonferenzen und Kundenterminen
  • Planung der beruflichen Entwicklung und Mentoring-Programme
  • Prämien zu besonderen Anlässen wie Geburtstagen, Arbeitsjubiläen und anderen persönlichen Meilensteinen
  • Vom Unternehmen bereitgestellte Ausstattung
  • Flexible Arbeitsmöglichkeiten
  • Zusätzliche Leistungen können je nach Standort innerhalb Lateinamerikas variieren

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