Snorkel AI entwickelt Datenlösungen für maschinelle Lernteams. Die Plattform Expert Data-as-a-Service unterstützt Organisationen dabei, hochwertige Trainingsdatensätze zu erstellen und zu bewerten, um die Modellentwicklung zu beschleunigen und zuverlässigere KI-Anwendungen zu ermöglichen. Das 2019 aus der Forschung an der Stanford University gegründete Unternehmen arbeitet mit Organisationen aus den Bereichen Beratung, Gesundheitswesen und Logistik zusammen, um praxisnahe KI-Systeme voranzubringen.
Staff Engineer für angewandte KI, Enterprise-KI-Lösungen
Leite kundenorientierte Projekte für generative KI und maschinelles Lernen bei Snorkel AI – von der Eingrenzung des Vorhabens und der Datenexploration bis zur Bereitstellung. Entwickle RAG-Systeme, agentische Workflows, Evaluierungs-Frameworks und wiederverwendbare Tools für Anwendungen in Unternehmen.
Beschreibung
- Arbeite mit Kunden zusammen, um Lösungen für generative KI und maschinelles Lernen zu definieren, zu entwickeln und bereitzustellen.
- Entwickle maßgeschneiderte Ansätze mit fortschrittlichen KI-Tools und gestalte dabei die Plattform und Tools von Snorkel AI mit.
- Entwickle Systeme für angewandte KI, etwa Anwendungen zur Retrieval-Augmented Generation, Fine-Tuning-Pipelines, Methoden für Prompt Engineering und agentische Workflows.
- Erstelle erweiterte Datensätze aus der Praxis und robuste Evaluierungsprozesse, die Zuverlässigkeit und Transparenz verbessern und das Vertrauen der Stakeholder stärken.
- Baue Beziehungen zu Führungskräften auf Kundenseite und anderen wichtigen Stakeholdern auf und pflege sie.
- Arbeite mit den Solutions- und Product-Teams im Pre-Sales zusammen, um Kundenanforderungen zu verstehen, Roadmap-Prioritäten zu identifizieren und Projekte zu planen.
- Standardisiere erfolgreiche Lösungen und verbessere gemeinsam mit anderen Applied AI Engineers interne Tools und Arbeitsweisen.
- Erläutere Stakeholdern die quantitativen Möglichkeiten, methodischen Abwägungen und geeigneten Anwendungsfälle von Snorkel AI.
- Bringe Kundenfeedback zu neuen KI-Methoden und Workflows in der Data Science in die Produktteams ein.
- Leite Workshops, die Kunden in die Lage versetzen, die bereitgestellten Lösungen zu nutzen und zu verstehen.
- Untersuche führende Methoden für generative KI und maschinelles Lernen und wende sie an, um Kundenprobleme zu lösen.
Anforderungen
- Bachelorabschluss in einem quantitativen Fach wie Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder Statistik oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung und Berufserfahrung.
- Mindestens drei Jahre Erfahrung in kundenorientierten Tätigkeiten bei der Entwicklung und Implementierung von Lösungen für KI oder maschinelles Lernen.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und ausgeprägte Software-Engineering-Praxis, einschließlich modularer Architektur, Testing, Profiling und Paketierung.
- Erfahrung mit modernen Python-Tools und -Bibliotheken wie pydantic, mypy, pytest, poetry, FastAPI, msgspec, Ray und Airflow.
- Fortgeschrittene Kenntnisse im gesamten Stack der angewandten KI, einschließlich scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers, FAISS, pandas, Spark, Chroma, Weaviate, der Kuratierung synthetischer Datensätze, Evaluierungs-Workflows, LLM-Orchestrierung, LlamaIndex, LangGraph und CrewAI.
- Nachweisliche Fähigkeit, strategische Kundenprojekte zu leiten und mit geschäftlichen Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um erfolgreiche Ergebnisse im maschinellen Lernen zu erzielen.
- Ausgeprägtes Interesse an Schulung, Enablement und Wissensaustausch.
- Hervorragende Präsentationsfähigkeiten für technische Zielgruppen und Führungskräfte.
- Fähigkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten und Prioritäten über mehrere Projekte hinweg zu steuern.
- Bereitschaft, bis zu 25 % der Arbeitszeit pro Jahr zu reisen.
Zusatzleistungen
- Aktienbeteiligung ist Bestandteil jedes Angebots.
- Möglichkeiten, Prioritäten mitzugestalten, Initiativen zu leiten und wichtige strategische Entscheidungen zu beeinflussen.
- Vielfältige Möglichkeiten, technische Expertise zu vertiefen, Führungsverantwortung zu übernehmen und funktionsübergreifend Kompetenzen aufzubauen.
- Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung in einem Arbeitsumfeld, das Wachstum, Lernen und gemeinsamen Erfolg fördert.
- Angemessene Vorkehrungen stehen Bewerberinnen und Bewerbern sowie Mitarbeitenden mit Behinderungen während des gesamten Bewerbungs-, Vorstellungsgesprächs- und Beschäftigungsprozesses zur Verfügung.