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Defcon AI
11 – 50 Mitarbeitende
Künstliche IntelligenzLogistikTransport
Defcon AI entwickelt KI-gestützte Software für Logistik, Transport und Lieferkettenabläufe. Die Technologie kombiniert Softwaremodellierung und intelligente Agenten, um Organisationen bei der Planung und beim Umgang mit Störungen durch Naturkatastrophen, unerwartete Ereignisse und umkämpfte Bedingungen zu unterstützen. An der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Mobilität und Logistik arbeitet das Unternehmen mit Partnern zusammen, um datenbasierte Werkzeuge bereitzustellen, die betriebliche Resilienz, Entscheidungsfindung und die Effizienz von Reaktionsmaßnahmen verbessern sollen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Engineer für Entity Resolution (Remote, Vereinigte Staaten)

Entwickle produktionsreife Systeme zur Entity Resolution und zur Nachverfolgung der Graph-Provenienz für die Plattform von DEFCON AI. Setze Verfahren für Datensatzabgleich, nachvollziehbare Entscheidungen und Datenherkunft ein, um komplexe staatliche Missionen zu unterstützen.

USVereinigte Staaten
160.000 $ – 195.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur
Node.jsPostgresPythonSQL

Beschreibung

  • Entwickle und verbessere Workflows für den Abgleich auf Entitätsebene, einschließlich Blocking, Kandidatengenerierung, paarweiser Bewertung, Clustering und Schwellenwertregeln
  • Nutze eine gemeinsame Matching-Engine für Record Linkage, Deduplizierung und die Verifizierung bekannter Entitäten
  • Erstelle eine Provenienzverfolgung, die jeden Knoten und jede Kante im Graphen mit ihrer bestätigenden Quelle verknüpft
  • Steuere den Zielkonflikt zwischen falschen Zusammenführungen und falschen Aufteilungen und mache Matching-Entscheidungen klar und nachvollziehbar
  • Setze die Matching-Implementierung auf Grundlage des internen Designs um, bewerte Referenzdatensatz, Kandidatenabruf und finales Matching separat und gib evidenzbasierte Empfehlungen zu Schwellenwerten zur Prüfung ab
  • Dokumentiere die Matching-Methodik so umfassend, dass sie anderen Engineers als Leitfaden für die Implementierung dienen kann

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung, einschließlich der Bereitstellung von Record-Matching- oder Entity-Resolution-Systemen in Produktionsumgebungen
  • Fähigkeit, Abwägungen beim Matching zu erläutern, einschließlich Ansätzen für falsche Zusammenführungen und falsche Aufteilungen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung mit großen, uneinheitlichen Datensätzen aus der Praxis
  • Fähigkeit, Matching-Ergebnisse Stakeholdern zu erklären, die Entscheidungen vertreten müssen, ohne die zugrunde liegende Implementierung zu kennen
  • Die US-Staatsbürgerschaft ist erforderlich
  • Eine aktive US-Geheimhaltungsfreigabe ist bei Arbeitsbeginn erforderlich
  • Von Vorteil: praktische Erfahrung mit probabilistischem Matching bei inkonsistenten Identitätsdaten, einschließlich Namen, Daten, Adressen und Identifikatoren, sowie Kenntnisse ihrer Fehlerbilder
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Frameworks und Tools für probabilistisches Record Linkage wie Fellegi-Sunter-Modelle, Splink, Dedupe, Zingg oder einem gleichwertigen internen System
  • Von Vorteil: Erfahrung in Record Linkage, Master Data Management oder Identity Management
  • Von Vorteil: Produktionserfahrung mit Graphdatenmodellierung und Graphalgorithmen
  • Von Vorteil: PostgreSQL und pgvector oder vergleichbare Technologien
  • Von Vorteil: aktive Top-Secret-Freigabe

Zusatzleistungen

  • Vollständig remote arbeitendes, ergebnisorientiertes Umfeld
  • Wettbewerbsfähiges Gehalt mit Bonus und Beteiligungskapital
  • Vom Arbeitgeber übernommene Kranken-, Zahn- und Sehkostenversicherung für Mitarbeitende und ihre Familien
  • Unbegrenzter bezahlter Urlaub nach Genehmigung durch die Führungskraft
  • Flexible Arbeitszeiten mit Kontrolle über den eigenen Arbeitstag
  • Vierzehn Wochen vollständig bezahlte Elternzeit

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