Leitender/leitender Ingenieur für maschinelles Lernen

Was wir bauen
Mimica ist eine KI-gestützte Process-Intelligence-Plattform, die es Unternehmen und Einzelpersonen ermöglicht, ihre wertvollste Ressource zurückzugewinnen: Zeit. Wir alle kennen sich wiederholende Aufgaben und redundante Prozesse, die Produktivität und Kreativität stillschweigend beeinträchtigen. Nicht weil Unternehmen nicht effizienter werden wollen, sondern weil sie nicht wissen, wo sie anfangen sollen.
Mimica analysiert automatisch die Arbeit Ihres Teams und generiert dann die KI-Agenten, um sie auszuführen. Unsere Software verwandelt die alltägliche Arbeit in datengestützte Entscheidungen und hilft Unternehmen dabei, Prozessengpässe zu beseitigen, die richtigen Aufgaben zu automatisieren und Teams präzise und zuverlässig weiterzubilden.
Wir haben 26 Millionen US-Dollar in der Serie-B-Finanzierung eingesammelt und wachsen schnell. Unsere proprietäre KI-Technologie wird von Investoren wie Khosla Ventures und Paladin Capital unterstützt und genießt das Vertrauen von Fortune-500-Unternehmen, um die Transformation zu beschleunigen. Mimica wird von Accel als eines der 100 besten KI-Start-ups und von der Everest Group als Branchenführer ausgezeichnet.

Unser Team
Hinter unserer Plattform steht ein Team außergewöhnlich talentierter Menschen, die vorrangig aus der Ferne arbeiten und weltweit über mehr als 16 Länder verteilt sind. Wir suchen neugierige, kooperative Menschen, die sich für die Lösung komplexer Probleme begeistern. Sie werden Teil eines schnelllebigen Umfelds, das auf hoher Eigenverantwortung, Bottom-up-Denken und transparenter, offener Kommunikation basiert und einigen der weltweit führenden Organisationen dabei hilft, die Art und Weise, wie Arbeit mit KI erledigt wird, zu verändern.

Unser Ansatz zum Engineering

• Wir priorisieren zuerst die Kundenbedürfnisse

• Wir arbeiten in kleinen, projektbasierten Teams

• Wir sind flexibel hinsichtlich der Probleme, an denen wir arbeiten

• Wir besitzen den gesamten Lebenszyklus unserer Projekte

• Wir vermeiden Silos und fördern die Übernahme von Aufgaben in neuen Bereichen

• Wir bringen Qualität und Geschwindigkeit in Einklang

• Wir tragen eine gemeinsame Verantwortung für unseren Produktionscode

• Jeder von uns legt seine eigene Routine fest, um unsere Produktivität zu maximieren

Ihre Mission

Sie kommen als Machine Learning Engineer/Data Scientist für das Data Intelligence-Team von Mimica, dessen Ziel es ist, aufgezeichnete Rohdaten in saubere, strukturierte und anonymisierte Daten umzuwandeln, die die Arbeit anderer Teams vorantreiben.
Sie sind durchgängig Eigentümer wichtiger Teile unserer ML-Pipelines und machen diese präziser, kosteneffizienter und vertrauenswürdiger. Unterwegs erstellen Sie Bewertungen und LLM-Bewertungen, führen Experimente durch und verwandeln vielversprechende Ergebnisse in validierte Produktionsverbesserungen.
Ihre Arbeit wird anwendungsorientiert und LLM-lastig sein und bietet die Möglichkeit, Open-Source-Modelle zu evaluieren und zu verfeinern sowie kleinere, aufgabenspezifische Modelle zu erstellen.
Wenn Sie ML gerne über Experimente hinaus nutzen, ist dies Ihre Chance, die Systeme zu gestalten, die den Produkten von Mimica zugrunde liegen, und zu sehen, wie Ihre Arbeit echten Benutzern in großem Maßstab einen Mehrwert bietet.

Ein Teil Ihres Alltags

• Besitzen, debuggen und verbessern Sie Produktionspipelines für Genauigkeit und Effizienz.

• Entwerfen, erstellen und iterieren Sie LLM-Bewertungen und LLM-als-Richter-Systeme, einschließlich der Datensätze, Metriken und Benchmarks zur Überwachung der Qualität.

• Führen Sie strenge Experimente zu Eingabeaufforderungen, Pipeline-Design, Modellauswahl und Eingaben durch (z. B. OCR-Text vs. Bild + OCR) und wandeln Sie die Ergebnisse in klare Empfehlungen um.

• Fördern Sie LLM-Effizienzverbesserungen in unseren Pipelines, indem Sie Modelle vergleichen, Schritte umstrukturieren und LLM-Aufrufe durch kleinere, speziell entwickelte Modelle ersetzen, wo es sinnvoll ist.

• Erweitern Sie unsere Anonymisierungspipeline, einschließlich der Bewertung und Anpassung bestehender Modelle.

• Arbeiten Sie mit Python und Qualitätsingenieuren zusammen, um Experimente in die Produktion umzusetzen, und teilen Sie die Verantwortung für den von Ihnen gelieferten Code.

• Ergebnisse schriftlich dokumentieren (z. B. Versuchsberichte, Designdokumente)

Was wir suchen

In erster Linie suchen wir eine Person mit einer experimentellen und datengesteuerten Forschermentalität sowie guten Programmiergewohnheiten. Dazu gehört:

• Solide Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen/Datenwissenschaft: Sie verstehen experimentelles Design, Datenaufteilungen, Metriken, Verzerrungen und statistische Signifikanz und wissen, wann ein Ergebnis real ist.

• Praktische Erfahrung in der Anwendung von LLMs in Produktions- oder produktionsnahen Umgebungen, insbesondere in deren Evaluierung: Erstellung von Evaluierungssätzen, LLM-Beurteilungen und Benchmarks sowie Iteration von Eingabeaufforderungen und Pipelines anhand dieser.

• Bequemer Einstieg in unübersichtliche Daten: Erkunden, Beheben von Problemen und Umwandeln von Erkenntnissen in messbare Verbesserungen.

• Starke Python-Kenntnisse und gute technische Fähigkeiten. Sie schreiben klaren, lesbaren und getesteten Code, den andere in die Produktion übernehmen können, auch wenn Sie nicht der Eigentümer der Infrastruktur sind.

• Kann unabhängig an mehrdeutigen Problemen arbeiten: die Frage formulieren, den Ansatz wählen und über die Akzeptanzkriterien für den Versand entscheiden.

• Nutzen Sie KI-Codierungstools effektiv und bleiben Sie für die Ergebnisse verantwortlich: Verstehen, erklären und verteidigen Sie alles, was Sie versenden.

• Kommunizieren Sie klar in gesprochenem und geschriebenem Englisch, einschließlich der Erläuterung technischer Kompromisse sowohl für technisch versierte als auch für nicht-technische Zielgruppen

Bonus / Schön zu haben

• Erfahrung mit klassischer ML- oder Deep-Learning-Modellentwicklung.

• Erfahrung mit Bild-/OCR-Pipelines oder gesichtsbezogener Anonymisierung

• Erleben Sie die Bereitstellung von End-to-End-ML-Funktionen in einer Start-up- oder Scale-up-Umgebung.

Standort
Dies ist eine völlig abgelegene Position. Um sicherzustellen, dass wir gut zusammenarbeiten, ziehen wir nur Kandidaten in Betracht, die in Großbritannien oder Europa ansässig sind und deren Zeitzonen mit London kompatibel sind (typischerweise UTC-1 bis UTC+3).

Einstellungsprozess

• Stufe 1. Talentpartner (30–45 Min.)

• Stufe 2. Herausforderung zum Mitnehmen (flexibel) + Technische Diskussion mit dem Team (1 Stunde)

• Stufe 3. Technische Entwurfsübung und situative Fragen in der Sitzung mit zwei ML-Ingenieuren (1 Stunde)

• Stufe 4. Verhaltensinterview mit technischer Leitung (1 Stunde)

• Angebot

• Identitätsüberprüfung…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/mimica/senior-lead-machine-learning-engineer-london-50788)