Ryz Labs
Ryz Labs
11 – 50 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing
Ryz Labs gründet Start-ups von Grund auf und unterstützt wachsende Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu skalieren. Das Unternehmen ist in den Bereichen Beratung, Logistik und Marketing tätig und bietet Lösungen für technische Fachkräfte, die aufstrebende Unternehmen bei der Entwicklung von Produkten, dem Ausbau ihrer Teams und dem Wettbewerb in schnelllebigen Märkten unterstützen.

Principal Machine-Learning-Engineer – Ryz Labs (Remote in Argentinien)

Leite produktives maschinelles Lernen und die Entwicklung skalierbarer KI-Plattformen für den internationalen Kunden von Ryz Labs. Verantworte verteilte Architekturen, MLOps und Sicherheitskontrollen für LLM-gestützte Systeme.

Beschreibung

  • KI-Modelle in großem Maßstab in Produktionsumgebungen bereitstellen und betreiben.
  • Modellqualität, Halluzinationsraten, Drift, Latenz und Infrastrukturkosten überwachen.
  • Verteilte, ereignisgesteuerte Microservices mit Python, Go oder TypeScript entwerfen.
  • Infrastructure-as-Code sowie CI/CD-Pipelines für eine zuverlässige Bereitstellung von Diensten erstellen.
  • Berechtigungen für Agenten, Workflows zur menschlichen Prüfung, Datenisolierung und Schutzmaßnahmen gegen Prompt-Injection etablieren.
  • Von Beginn an mit Product Managern zusammenarbeiten, um Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Designs zu überführen.
  • Architektonische Abwägungen gegenüber Führungskräften und leitenden Ansprechpartnern auf Kundenseite erläutern.
  • Bei der Entwicklung fortschrittlicher KI-Plattformen für einen internationalen Kunden mitwirken.
  • Als technische Autorität auf Senior-Level für Produktionssysteme, angewandte KI und Engineering-Praktiken agieren.

Anforderungen

  • 12–15 oder mehr Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mitbringen und sich von Backend- und Distributed-Systems-Architektur hin zu maschinellem Lernen in Produktionsumgebungen weiterentwickelt haben.
  • Tiefgreifende Kenntnisse in MLOps, Modellevaluierung, fortgeschrittenem RAG, Vektorsuche mit Embeddings, HNSW und hybrider Suche sowie im Fine-Tuning nachweisen.
  • Verteilte Systeme, Microservices und asynchrone, ereignisgesteuerte Architekturen mit Python, Go oder TypeScript beherrschen.
  • Praktische Erfahrung mit Docker, AWS, Google Cloud oder Azure sowie mit automatisierter CI/CD-Bereitstellung haben.
  • Praktische Kenntnisse in LLM-Sicherheit, Threat Modeling, der Durchsetzung von Datengrenzen und der Absicherung von Agenten besitzen.
  • Fließend Englisch kommunizieren.
  • Komplexe technische Entscheidungen gegenüber Führungskräften auf Kundenseite und nichttechnischen Stakeholdern klar erläutern können.
  • Erfahrung mit Tools zur Orchestrierung mehrerer Agenten wie LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI oder MCP ist wünschenswert.
  • Erfahrung in der Beratung, technischen Betreuung oder mit schnell wachsenden Technologieplattformen ist wünschenswert.

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