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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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Stellen im Unternehmen

Softwareentwickler/in, KI-Systeme (Remote in den USA)

Entwickle produktive LLM-Agenten für Havens Plattform zur Sicherheitsintelligenz für Unternehmen. Übernimm Verantwortung für Retrieval, Evaluierung, Observability und zuverlässige Systeme für sicherheitskritische Untersuchungen.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitMittlere 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.
  • Erstelle die Kontextschicht mithilfe von Neo4j-Traversierung, Vektorsuche und hybrider Suche.
  • Entwickle Evaluierungsdatensätze, Bewertungsmethoden, Regressionstests, Modellvergleiche, Schleifen zur menschlichen Prüfung und eine Qualitätszuordnung auf Stufenebene.
  • Füge Tracing, die Protokollierung von Tool-Aufrufen, Kosten- und Latenzüberwachung, Fehlerbehebung und Qualitäts-Dashboards hinzu.
  • Erkenne Agentenschleifen, Halluzinationen und schleichende Leistungsverschlechterungen, bevor sie Kunden beeinträchtigen.
  • Wähle je nach Aufgabenanforderungen zwischen Modellen von OpenAI, Anthropic und Google.
  • Arbeite eng mit den Teams für Produktentwicklung und Wissensengineering zusammen.
  • Gestalte die Ausrichtung der KI-Roadmap mit.
  • Entwirf, liefere, instrumentiere und verbessere kontinuierlich KI- und LLM-Reasoning-Systeme auf Grundlage von Erkenntnissen aus dem Produktivbetrieb.
  • Berichte direkt an den CTO.

Anforderungen

  • Erfahrung im KI- oder Machine-Learning-Engineering, einschließlich der Entwicklung von LLM-Systemen, die von echten Kunden genutzt werden.
  • Praktische Erfahrung beim Aufbau und bei der Fehlerbehebung mehrstufiger Workflows mit Tool-Nutzung unter Einsatz von LangGraph, LangChain oder einem vergleichbaren Framework.
  • Systematischer Ansatz zur LLM-Evaluierung anhand repräsentativer Datensätze, Regressionstests, LLM-as-Judge-Methoden oder Schleifen zur menschlichen Prüfung.
  • Erfahrung in der Aufbereitung von Kontext für LLMs mit einer klaren Begründung dafür, was abgerufen werden soll, wie viel abgerufen werden soll und warum.
  • Verantwortung für Produktivsysteme von der Bereitstellung über die Überwachung bis zur Reaktion auf Vorfälle, einschließlich der Diagnose und Behebung von Ausfällen oder Regressionen.
  • Fähigkeit, über verschiedene Modellanbieter hinweg zu arbeiten und Abwägungen zwischen Qualität, Latenz, Kosten, Kontext und Betriebsrisiken zu erläutern.
  • Stark bevorzugt: Erfahrung mit Neo4j und Cypher oder einer vergleichbaren Graphdatenbank sowie die Fähigkeit, Datenmodellierung für Graphen schnell zu erlernen.
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse.
  • Erfahrung im Produktivbetrieb mit FastAPI, asynchronen Diensten, Tests, Observability und wartbaren Schnittstellen.
  • Von Vorteil: Kenntnisse in Cypher, Schemaentwicklung, MERGE-Mustern, Embeddings und dem Betrieb eines aktiven Wissensgraphen.
  • Von Vorteil: Kenntnisse zu Prompt Injection, zur Verhinderung von Kontextlecks, zur Mandantentrennung, rollenbasiertem Zugriff und zur Trennung von Richtlinienebenen.
  • Von Vorteil: Erfahrung im Betrieb produktiver KI-Dienste in Azure sowie mit Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch oder einer ähnlichen Plattform.
  • Stark bevorzugt: frühere Erfahrung in einem Unternehmensumfeld.
  • Bewerber müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein; ein Umzug wird nicht berücksichtigt.

Zusatzleistungen

  • Arbeite an anspruchsvollen KI-Reasoning-Herausforderungen.
  • Werde Teil eines Teams, das Evaluierung in seiner Engineering-Praxis priorisiert.
  • Entwickle Technologien mit direkter, sichtbarer Wirkung auf Kunden.
  • Übernimm umfassende Verantwortung in einem kleinen Team.
  • Erhalte direkten Input von Sicherheitsteams und Endnutzern.
  • Arbeite eng mit dem CTO sowie den Teams für Produktentwicklung und Wissensengineering zusammen.
  • Triff maßgebliche technische Entscheidungen und sieh zu, wie Ergebnisse schnell Kunden erreichen.

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