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BeratungHR-TechnologieWohlbefinden
peopleworth ist eine B2B-Beratung an der Schnittstelle von Personalwesen, HR-Technologie und betrieblichem Wohlbefinden. Das Unternehmen unterstützt kleine und mittelständische Unternehmen dabei, ihre Personalprozesse durch HR- und Lohnabrechnungsmanagement, Programme für Unternehmenskultur und Leistungsentwicklung, Beratung und Coaching, Unterstützung bei der Einhaltung arbeitsrechtlicher Vorgaben, Cybersicherheitsleistungen sowie operative Tools über die peopleworth Employer Group zu stärken. Im Mittelpunkt steht, Organisationen beim effizienteren Arbeiten, bei der Erfüllung ihrer Verpflichtungen am Arbeitsplatz und bei der Förderung des Wohlbefindens ihrer Mitarbeitenden während ihres Wachstums zu unterstützen.
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Stellen im Unternehmen

Mentor für KI-Engineering – Remote im Vereinigten Königreich

Begleite Lernende bei produktiven LLM-Systemen, verantwortungsvoller KI und praxisnahem Engineering durch Live-Sitzungen, Community-Diskussionen und individuelle Unterstützung. Hilf Teilnehmenden, Konzepte des KI-Engineerings mit der Berufspraxis und ihrer beruflichen Entwicklung zu verknüpfen.

GBVereinigtes KönigreichZASüdafrikaRemoteVertragMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur

Beschreibung

  • Leite Online-Community-Diskussionen, die wöchentliches Lernen und Projektarbeit mit der Praxis des KI-Engineerings verbinden.
  • Plane und führe drei 60-minütige Live-Sitzungen zur Anwendung technischer Lerninhalte in industriellen Kontexten durch.
  • Führe strukturierte 30-minütige Einzelgespräche mit Schwerpunkt auf Brancheneinblicken und beruflicher Orientierung.
  • Teile praxisnahe Erkenntnisse aus der Entwicklung und dem Betrieb LLM-basierter Systeme in Produktionsumgebungen.
  • Hilf Lernenden, Wege in das KI-Engineering, Erwartungen von Arbeitgebern, die Qualität von Portfolios und professionelle Engineering-Standards zu verstehen.
  • Arbeite mit Kolleginnen und Kollegen aus der Kursdurchführung zusammen, um Anliegen der Lernenden weiterzugeben, Feedback auszutauschen und Kursinhalte sowie Methoden zur Teilnehmendenbindung weiterzuentwickeln.
  • Zeige, wie RAG, Retrieval-Design, Agentenarchitekturen, Evaluierung, Monitoring, verantwortungsvolle KI und Production Engineering auf Arbeitsplatzszenarien angewendet werden.
  • Passe die Unterstützung an Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger, erfahrene Programmiererinnen und Programmierer sowie praktizierende Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit unterschiedlichen Vorkenntnissen an.
  • Beachte die Grenzen akademischer Prüfungen, indem du keine Leistungen bewertest, geprüfte Arbeiten nicht direkt korrigierst und keine schrittweise Hilfe bei Prüfungsaufgaben gibst.

Anforderungen

  • Mehrjährige Erfahrung im professionellen Software-Engineering mit praktischer Verantwortung für die Entwicklung und den Betrieb LLM-basierter Systeme in Produktionsumgebungen.
  • Aktuelle Erfahrung in einer Position wie AI Engineer, AI Application Engineer, Senior oder Staff Software Engineer, Machine-Learning-Engineer, Technical Lead, Principal Engineer, Architect oder AI-Engineering-Consultant.
  • Praxiskenntnisse in LLM-APIs, Function Calling, RAG, Retrieval-Design, Agentenarchitekturen, Evaluierungsmethoden sowie Kosten- oder Latenzoptimierung.
  • Fundierte Grundlagen im Production Engineering, einschließlich Testing, CI/CD, Containerisierung, Monitoring und Incident Response.
  • Praktisches Verständnis für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, einschließlich Governance, Nachvollziehbarkeit, Bias-Bewertung, menschlicher Aufsicht und regulatorischer Aspekte.
  • Erfahrung mit KI-gestützten Tools für die Softwareentwicklung sowie Kenntnis typischer Fehlerbilder und Methoden zur Validierung generierten Codes.
  • Fähigkeit, komplexe technische Inhalte Menschen mit unterschiedlichen technischen Vorkenntnissen klar zu vermitteln.
  • Ausgeprägte Kommunikations-, Moderations-, Mentoring- und Beziehungsfähigkeiten sowie das Urteilsvermögen, Lernende durch Unsicherheit zu führen, ohne zu stark vorzugeben.
  • Sicherer Umgang mit Online-Lern- und Kommunikationsplattformen.
  • Erfahrung in Lehre, Mentoring, Moderation oder Online-Lernen ist wünschenswert.
  • Ein Masterabschluss ist wünschenswert, aber keine Voraussetzung.

Zusatzleistungen

  • Eine kooperative, menschenorientierte Leistungskultur.
  • Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
  • Die Möglichkeit, aktuelle Branchenkenntnisse für die Entwicklung angehender Fachkräfte im KI-Engineering einzusetzen.
  • Flexible Teilnahme in einer Umgebung für ortsunabhängiges Lernen, vorbehaltlich der Anforderungen der Position.

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