Beacon Venture Capital
Beacon Venture Capital
1 – 10 Mitarbeitende
FintechKünstliche Intelligenz
Beacon Venture Capital ist der vollständig im Besitz befindliche Corporate-Venture-Capital-Arm der Kasikornbank PLC, einer führenden Geschäftsbank in Thailand. Der 2016 gegründete Fonds investiert strategisch in Technologie-Start-ups von der Frühphase bis zur Wachstumsphase, mit einem Schwerpunkt auf Fintech. Zu den weiteren Investitionsbereichen gehören Unternehmen aus dem Bereich Consumer Lifestyle sowie Deep-Tech-Felder wie künstliche Intelligenz und Unternehmens-IT. Beacon Venture Capital startete mit einem Kapital von 30 Millionen US-Dollar und wuchs bis 2018 auf 135 Millionen US-Dollar.

Staff Software Engineer, Künstliche Intelligenz und LLM

Leite die Entwicklung LLM-gestützter Luftfahrtfunktionen für die Plattform von Beacon AI für sicherere Flüge – von RAG, Tool-Aufrufen und Evaluierung bis hin zu Sicherheit und zuverlässigem Produktionsbetrieb.

Beschreibung

  • Entwickle nutzerorientierte LLM-Produktfunktionen vom Entwurf bis zum Produktionsbetrieb
  • Architektiere Workflows für Retrieval-Augmented Generation und Tool-Aufrufe
  • Erzeuge zuverlässige JSON- und schema-konforme Ausgaben mit Validierung, Wiederholungsversuchen und Fallback-Behandlung
  • Nutze Function Calling, um interne Tools, Suche, Routing und Datendienste anzubinden
  • Entwickle Python- oder TypeScript-APIs und Worker mit klaren Verträgen, Streaming und Backoff
  • Nutze Caching, Request-Shaping, Prompt-Vorlagen und Context Packing, um Latenz und Kosten zu steuern
  • Verbinde Anwendungen mit AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic oder selbst gehosteten Modellendpunkten
  • Arbeite mit Infrastrukturingenieurinnen und -ingenieuren an Chunking, Embeddings und Indizierung für Dokumente, Zeitreihen und Multimedia
  • Wähle Vektordatenbanken wie OpenSearch, pgvector und Pinecone aus und optimiere sie
  • Halte Wissensdatenbanken aktuell, indem du Daten aus S3, Aurora, DynamoDB und externen Quellen synchronisierst
  • Erstelle Offline-Evaluierungen und Golden Datasets für Prompts, Retriever und Tools
  • Definiere Online-Messgrößen für Aufgabenerfolg, Halluzinationsrate, Retrieval-Präzision und -Recall, p95-Latenz und Kosten pro Anfrage
  • Führe A/B-Tests durch und führe Prompt- und Versionsänderungen mit Leitplanken und Canary-Releases ein
  • Implementiere Inhalts- und Richtlinienkontrollen, PII-Erkennung und -Redaktion, Zugriffskontrollen und Audit-Trails
  • Erstelle Human-in-the-Loop-Workflows für sensible Vorgänge
  • Verarbeite Luftfahrtdaten gemäß den internen Sicherheitsstandards
  • Stelle Tracing, Logging und Dashboards für Modellaufrufe, Token-Nutzung, Fehler und Systemauslastung bereit
  • Untersuche Fehler in Retrieval, Prompts, Tools und Modellanbietern
  • Lege die technische Richtung über Services und Teams hinweg für komplexe, mehrdeutige Probleme fest
  • Arbeite mit ML-, Infrastruktur- und Produktpartnern an Nutzererlebnis, Ergebnissen, Zuverlässigkeit und sicherheitskritischen Systemen

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Berufserfahrung, einschließlich der Verantwortung für Systeme oder Standards, die von anderen Ingenieurinnen und Ingenieuren genutzt werden
  • Alternativ ein einschlägiger Masterabschluss plus 4 Jahre relevante Berufserfahrung
  • Erfahrung mit der Einführung von LLM-Funktionen für Endnutzer und deren datenbasierter Verbesserung
  • Fundierte Kenntnisse in Produktionsentwicklung, Testing und technischer Dokumentation
  • Kenntnisse in Embeddings, Chunking, Abwägungen bei der Vektorsuche und Function Calling
  • Erfahrung mit dem Entwurf von Evaluierungen, der Festlegung von Erfolgsmetriken und evidenzbasierter Iteration
  • Fähigkeit, p95-Latenz zu überwachen, SLAs einzuhalten und Kosten zu senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen
  • Fähigkeit, Zielkonflikte zu vermitteln und Produkt-, Infrastruktur- und Sicherheitsbeteiligte abzustimmen
  • Erfahrung in technischer Führung bei der Festlegung von Richtungen oder Standards, die von Ingenieurinnen, Ingenieuren oder Teams übernommen wurden
  • Beherrschung von Python oder TypeScript
  • Erfahrung mit RAG, Tool-Calling-Workflows, schema-konformem JSON, Validierung, Wiederholungsversuchen, Fallbacks, APIs, Workern, Streaming, Backoff, Caching, Prompt-Vorlagen, Context Packing und Modellanbietern
  • Erfahrung mit AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic oder selbst gehosteten Endpunkten
  • Vertrautheit mit OpenSearch, pgvector, Pinecone oder Weaviate
  • Erfahrung mit Datenquellen in S3, Aurora und DynamoDB
  • Erfahrung mit Offline-Evaluierung, Golden Datasets, Online-Metriken, A/B-Tests, Prompt- und Versions-Rollouts, Leitplanken und Canary-Releases
  • Erfahrung mit der Implementierung von Inhalts- und Richtlinienkontrollen, PII-Erkennung und -Redaktion, Zugriffsverwaltung und Auditing
  • Erfahrung mit Tracing, Logging, Dashboards, der Fehleranalyse von Modellaufrufen und Produktionsbetrieb
  • Der Status als U.S. Person ist erforderlich; Visumsponsoring und Transfers sind nicht verfügbar
  • Die gesamte Arbeit muss innerhalb der Vereinigten Staaten ausgeführt werden
  • Bereitschaft, mindestens 3 Tage pro Woche vor Ort in der San Francisco Bay Area oder in San Carlos, Kalifornien, zu arbeiten

Zusatzleistungen

  • Es wird eine Beteiligung angeboten
  • Das Unternehmen übernimmt 100 % der Krankenversicherungsbeiträge der Mitarbeitenden
  • Das Unternehmen übernimmt 25 % der Krankenversicherungsbeiträge für Angehörige
  • Drei Wochen bezahlte Freistellung
  • Mindestens 13 bezahlte gesetzliche oder unternehmensweite Feiertage
  • Ein 401(k)-Plan wird angeboten
  • An den übrigen Tagen des hybriden Arbeitsmodells ist Remote-Arbeit möglich

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