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11 – 50 Mitarbeitende
BeratungFertigungGesundheitswesen
AI Fund ist ein Venture-Studio, das die Gründung und Entwicklung von Unternehmen unterstützt, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Gemeinsam mit Gründerinnen und Gründern sowie Technologiepionieren übernimmt das Studio eine Minderheitsrolle als Mitgründer und unterstützt die Entwicklung von KI-Anwendungen in Bereichen wie Fertigung, psychische Gesundheit, Bildung und Gesundheitswesen. Die Arbeit verbindet Venture Building mit praxisnaher Unterstützung für Teams, die KI zur Bewältigung von Herausforderungen in unterschiedlichen Branchen einsetzen.
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Softwareentwickler für KI-Systeme – AI Fund – Remote in Kanada

Entwickle produktive LLM-Pipelines und Agenten-Orchestrierung für Havens Plattform für intelligente Sicherheit im Unternehmen. Verbessere Retrieval, Evaluierung, Beobachtbarkeit und Modellqualität für regulierte Branchen.

CAKanadaRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AzureElasticsearchMongoDBNeo4jPython

Beschreibung

  • Entwickle und betreibe mehrstufige LLM-Pipelines, die Modell- und Tool-Aufrufe, Graphabfragen, Retrieval, Qualitätsschranken und die Übergabe an spezialisierte Agenten koordinieren.
  • Erweitere Havens koordiniertes Agententeam und die Orchestrierungsschicht – von Vorfallbelegen über Analyse und Prüfung bis hin zu unternehmensweitem Lernen.
  • Entwirf Kontextsysteme mit Neo4j-Graphdurchläufen, Vektorsuche und hybrider Suche.
  • Erstelle Evaluierungsdatensätze, Bewertungsmethoden, Regressionstests, Modellvergleiche, Schleifen zur menschlichen Prüfung und eine stufenbezogene Zuordnung der Qualität.
  • Füge Tracing, die Prüfung von Tool-Aufrufen, die Überwachung von Kosten und Latenz, Fehlerbehandlung und Qualitäts-Dashboards hinzu.
  • Erkenne Orchestrierungsschleifen, Halluzinationen und unbemerkten Modell-Drift, bevor sie Kunden beeinträchtigen.
  • Wähle je nach Aufgabenanforderungen zwischen Modellen von OpenAI, Anthropic und Google.
  • Arbeite mit Produkt- und Knowledge-Engineering-Teams zusammen und gestalte die KI-Roadmap mit.
  • Berichte an den CTO und übernimm Verantwortung in verschiedenen Bereichen des Gründungsteams.

Anforderungen

  • Berufserfahrung in der KI- oder Machine-Learning-Entwicklung, einschließlich der Bereitstellung von LLM-Systemen, die von echten Kunden genutzt werden.
  • Praktische Erfahrung beim Aufbau und bei der Fehlerbehebung mehrstufiger Workflows mit Tool-Aufrufen unter Verwendung von LangGraph, LangChain oder einem gleichwertigen Framework.
  • Ein wiederholbarer LLM-Evaluierungsprozess mit repräsentativen Datensätzen, Regressionstests, LLM-as-Judge-Methoden oder Schleifen zur menschlichen Prüfung.
  • Erfahrung bei der Aufbereitung von LLM-Kontexten und bei fundierten Entscheidungen darüber, was, wie viel und warum abgerufen werden soll.
  • Nachgewiesene Verantwortung für Systeme über Bereitstellung, Überwachung und Incident Response hinweg.
  • Erfahrung bei der Untersuchung und Behebung eines Produktionsfehlers oder einer Regression.
  • Fähigkeit, mit verschiedenen Modellanbietern zu arbeiten und Zielkonflikte zwischen Qualität, Latenz, Kosten, Kontext und Betriebsrisiko zu erläutern.
  • Gute Kenntnisse in Neo4j und Cypher oder einer vergleichbaren Graphdatenbank sowie die Fähigkeit, sich schnell in die Modellierung von Graphdaten einzuarbeiten; stark bevorzugt.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse.
  • Produktionserfahrung mit FastAPI, asynchronen Diensten, Tests, Observability und wartbaren Schnittstellen.
  • Fortgeschrittene Erfahrung mit Graphen, einschließlich Cypher, Schemaentwicklung, MERGE-Mustern, Embeddings und dem Betrieb eines aktiven Wissensgraphen; wünschenswert.
  • Erfahrung mit Sicherheit für Unternehmens-KI; wünschenswert.
  • Erfahrung mit Azure und hybrider Suche; wünschenswert.
  • Erfahrung mit Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch oder ähnlichen Plattformen; wünschenswert.
  • Frühere Erfahrung mit Enterprise-B2B-SaaS; stark bevorzugt.

Zusatzleistungen

  • Schließe dich einem kleinen Team mit großer Eigenverantwortung an.
  • Erhalte direktes Feedback von Sicherheitsteams und sieh, wie sich deine Arbeit auf Kunden auswirkt.
  • Arbeite eng mit dem CTO sowie den Produkt- und Knowledge-Engineering-Teams zusammen.
  • Beいnflusse wichtige technische Entscheidungen und bringe Änderungen schnell zu den Kunden.
  • Bearbeite komplexe Herausforderungen beim Schlussfolgern in einem sicherheitskritischen Bereich.
  • Arbeite in einer Evaluierungs-zuerst-Kultur, die auf messbarer, beobachtbarer und verbesserbarer Qualität basiert.

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