Scarlet entwickelt Führungs- und berufliche Kompetenzen durch maßgeschneiderte Bildungs- und Trainingsprogramme, die sowohl vor Ort als auch virtuell angeboten werden. Die Kurse und praxisnahen Anleitungen behandeln Themen wie Verhalten von Praktikantinnen und Praktikanten, geschäftliches Netzwerken, Präsentationstechniken und einen souveränen Umgang in beruflichen sozialen Situationen. Als Unternehmen an der Schnittstelle von Bildung, HR-Technologie und Produktivität konzentriert sich Scarlet auf persönliche Entwicklung, authentische Kommunikation und darauf, Menschen in verschiedenen Lebensphasen dabei zu unterstützen, das Selbstvertrauen und die Fähigkeiten für eine Führungsrolle aufzubauen.
Senior-Machine-Learning-Ingenieur/in, London (hybrid)
Entwickle und implementiere agentische Systeme zum Dokumentverständnis für Scarlets Workflows zur Zertifizierung von Medizinprodukten. Entwickle evaluierte Machine-Learning-Systeme, die die Zertifizierung beschleunigen und gleichzeitig Sicherheit sowie die Integrität der Nachweise schützen.
Beschreibung
- Entwirf agentische Systeme zum Dokumentverständnis, die technische Dateien durchsuchen, analysieren und visuell prüfen
- Erstelle Agenten-Harnesses, die Informationen aus großen Sammlungen unterschiedlichster Dokumente abrufen
- Sichere die Quellenzuordnung und reduziere Halluzinationen, während du Genauigkeit, Latenz und Kosten abwägst
- Bringe agentenbasierte Systeme in die Produktion
- Arbeite mit Gutachtern zusammen, um Erfolgskriterien festzulegen sowie Datensätze und Benchmarks für ein komplexes Fachgebiet zu erstellen
- Bewerte die Qualität des Informationsabrufs, die Genauigkeit von Zitaten, die Übereinstimmung mit Experten, den Aufwand der Gutachter, die Qualität der Bewertung, die Kundenerfahrung und Nacharbeiten
- Nutze die Ergebnisse der Evaluierung, um Verbesserungsprioritäten festzulegen
- Entwickle Agenten, die die von einer Zertifizierungsstelle erwartete Unparteilichkeit und Objektivität wahren
- Unterstütze Nutzer dabei, Nachweise zu interpretieren, Unsicherheiten zu erkennen und die Verantwortung für folgenreiche Entscheidungen zu behalten
- Verantworte Machine-Learning-Systeme vom Konzept und Prototypen über die Implementierung und Evaluierung bis zur kontinuierlichen Verbesserung
- Arbeite mit Klinikern, Gutachtern und Ingenieuren zusammen, um die Zertifizierung von Medizinprodukten zu beschleunigen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen
Anforderungen
- Mindestens drei Jahre Erfahrung mit der Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen
- Praktische Kenntnisse in Deep Learning, Agenten-Tools, Kontextverwaltung und Informationsabruf
- Erfahrung mit der Erstellung von Datensätzen zur Evaluierung von Machine Learning
- Fundiertes Verständnis von Statistik und der Evaluierung von Machine-Learning-Systemen ausgehend von grundlegenden Prinzipien
- Erfahrung mit dem Entwurf, der Bereitstellung und dem Betrieb von Produktionssystemen
- Praktisches Urteilsvermögen in Bezug auf die Sicherheit von Produktionssystemen, einschließlich Datenzugriff, Berechtigungen, nicht vertrauenswürdigen Eingaben und folgenreichen Aktionen
- Fähigkeit, eine für die jeweilige Arbeitslast geeignete Infrastruktur auszuwählen und Zielkonflikte zwischen Komplexität, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten zu erläutern
- Fähigkeit, Verantwortung für unklare Problemstellungen zu übernehmen – von der Definition des Erfolgs mit Fachexperten über Experimente bis zur Verbesserung in der Produktion
- Wünschenswert: Erfahrung mit der Bereitstellung von Agentensystemen mit Tool-Nutzung, sensiblen Daten oder folgenreichen Aktionen sowie mit Evaluierungen und Schutzmaßnahmen
- Wünschenswert: Erfahrung mit dem Aufbau von Retrieval- oder Dokumentverständnissystemen, deren Ergebnisse anhand komplexer Quellennachweise validiert werden müssen
- Bereitschaft, für die Arbeitssitzung im Londoner Büro zu arbeiten
Zusatzleistungen
- Beteiligungsvergütung
- Arbeitssitzung und Vorstellungsgespräche sind Teil des Einstellungsprozesses