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Tech Holding ist ein Technologie-Dienstleistungsunternehmen, das professionelle Dienstleistungen, Managed Services und Personallösungen anbietet. Das Unternehmen unterstützt Firmen bei der digitalen Transformation und bei betrieblichen Herausforderungen und setzt dabei Branchenkenntnis und technische Expertise ein, um Wachstum und strategische Ziele zu fördern. Im Personalbereich bringt Tech Holding Kunden mit Talenten zusammen und bietet zudem Beratung und Managed Services für Organisationen im digitalen Wandel.
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Remote Machine-Learning-Ingenieur auf Vertragsbasis

Entwickle NLP- und Large-Language-Model-Systeme für die Enterprise-Risikoplattform von Tech Holding. Stelle überwachte Dienste bereit, die Desinformation, Rufschädigung und Sicherheitsbedrohungen erkennen helfen.

USVereinigte StaatenRemoteVertragMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSAzureDockerGoogle Cloud PlatformKafkaPythonPyTorchSparkTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickle und implementiere Machine-Learning-Modelle für Textklassifizierung, Entitätsextraktion, Clustering sowie die Erkennung von Narrativen und Themen.
  • Entwickle LLM-Funktionen mit Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation und agentischen Workflows.
  • Erstelle Embedding- und semantische Suchpipelines, um zusammengehörige Inhalte zu verknüpfen und neue Bedrohungen aufzudecken.
  • Überführe Modelle in skalierbare, überwachte Dienste mit festgelegten Zielen für Latenz, Kosten und Genauigkeit.
  • Erstelle Evaluierungsframeworks und Datensätze, um Modellqualität, Verzerrungen und Veränderungen im Zeitverlauf zu verfolgen.
  • Arbeite mit dem Data-Engineering-Team zusammen, um Ingestion-, Labeling- und Feature-Pipelines für große Mengen verrauschter, mehrsprachiger Texte zu verbessern.
  • Überwache produktive Modelle, trainiere sie erneut und untersuche Qualitätsprobleme durchgängig.
  • Dokumentiere technische Ansätze und erläutere Abwägungen gegenüber technischen und nicht-technischen Beteiligten.
  • Arbeite als Individual Contributor mit Data Engineers, Backend Engineers und Produktverantwortlichen zusammen.
  • Wirke an einer KI-gestützten Risikoplattform mit, die Unternehmen dabei hilft, Desinformation, Rufschädigung und Sicherheitsrisiken zu erkennen, einzuschätzen und darauf zu reagieren.

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Modelle.
  • Fundierte Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow oder Hugging Face Transformers.
  • Praxis in angewandter NLP mit realen Textdaten, etwa bei Klassifizierung, Named-Entity-Recognition, Topic Modeling oder semantischer Ähnlichkeit.
  • Praktische Erfahrung mit der Entwicklung von LLM-Anwendungen, einschließlich OpenAI-, Anthropic- oder Open-Source-Modellen, sowie Prompt Engineering und RAG.
  • Erfahrung mit Embeddings und Vektorsuchwerkzeugen wie pgvector, Pinecone, OpenSearch oder FAISS.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von ML-Diensten auf AWS, GCP oder Azure sowie mit Docker und CI/CD.
  • Gutes Verständnis der Modellevaluierung, einschließlich Metriken, Testsätzen, Fehleranalyse und Produktionsüberwachung.
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem remote arbeitenden, funktionsübergreifenden Team zu arbeiten.
  • Du musst berechtigt sein, für jeden US-amerikanischen Arbeitgeber zu arbeiten; eine Unterstützung bei der Visumsbeantragung ist nicht verfügbar.
  • Von Vorteil: Hintergrund in Trust and Safety, Threat Intelligence, Desinformationsforschung oder Social-Media-Daten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit agentischen KI-Systemen oder LLM-Workflows mit Tool-Nutzung, etwa mit LangChain, LlamaIndex oder eigenen Frameworks.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit mehrsprachiger NLP.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit MLOps-Werkzeugen wie MLflow, SageMaker, Vertex AI oder Weights & Biases.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Streaming- oder Datenverarbeitungswerkzeugen für große Datenmengen wie Kafka, Spark oder Airflow.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit dem Fine-Tuning von LLMs mittels LoRA oder PEFT oder mit der Destillation von Modellen zur Verringerung von Kosten und Latenz.

Zusatzleistungen

  • Arbeitgeber mit Chancengleichheit, der sich für einen vielfältigen und inklusiven Arbeitsplatz einsetzt.
  • Auf Anfrage sind Unterstützungsmöglichkeiten im Bewerbungsverfahren verfügbar.

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