Leitender Ingenieur für generative KI

Über Autobahn
Motorway ist Großbritanniens größte Online-Plattform für den Autoverkauf. Wir verbinden private Verkäufer direkt mit über 8.000 Händlern im ganzen Land. Unsere Online-Plattform hilft Verkäufern, tolle Preise für ihre Autos zu erzielen und bietet Händlern gleichzeitig schnellen und zuverlässigen Zugang zu den Lagerbeständen, die sie für ihre Händler benötigen. Unser preisgekrönter, technologieorientierter Ansatz wurde 2017 gegründet und hat das Erlebnis des Autoverkaufs neu definiert. Motorway wird von einigen der weltweit führenden Technologieinvestoren unterstützt und hat 143 Millionen Pfund in einer Serie-C-Finanzierung eingesammelt.
Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, sich in einer entscheidenden Wachstumsphase einem schnell wachsenden Scale-up anzuschließen und dabei zu helfen, eine Branche zum Besseren zu verändern.
Über das Team
GenAI Engineering ist neben Machine Learning und der Machine Learning Data Platform in der Daten- und KI-Funktion von Motorway angesiedelt. Wir besitzen die KI-Funktionen, die die Art und Weise prägen, wie Käufer und Verkäufer den Markt erleben, von Agenten-Workflows in der Customer Journey bis hin zu LLM-gestützten Tools für unser Händlernetzwerk.
Was wir bauen, geht in die Hände echter Verkäufer und Tausender verifizierter Händler, normalerweise innerhalb weniger Wochen. Wenn es funktioniert, verkauft jemand sein Auto einfacher. Wenn nicht, hören wir davon. Diese Feedbackschleife ist kurz und prägt unsere Arbeitsweise. Wir können auf eine Erfolgsbilanz erfolgreicher Einsätze zurückblicken und haben uns dadurch einen guten Ruf erworben.
In den nächsten zwei Jahren wird die Funktion von der Bereitstellung von KI-Funktionen bis zum Betrieb einer seriösen GenAI-Plattform skaliert.

Über die Rolle
Wir suchen einen leitenden GenAI-Ingenieur, der den technischen Standard für die KI-Arbeit in der gesamten Funktion festlegt und die schwierigsten Teile davon selbst erstellt.
Sie besitzen die Architektur und Standards für komplexe, produktbezogene GenAI-Arbeit. Du übernimmst die Zustimmung zu den Systemen, die ein echtes Risiko bergen, und bist die Person, zu der sich eine Truppe wendet, wenn sie etwas wirklich Schweres getroffen hat. Dies ist eine Spieler-Trainer-Rolle: Ihr eigener Code legt die Messlatte fest, auf die sich andere beziehen, und Sie werden genauso viel Energie darauf verwenden, leitende Ingenieure besser zu machen, als Sie bauen.
Das meiste, was eine GenAI-Funktion gut macht, liegt eher im Modell als darin. Die Aufforderung ist selten der schwierige Teil. Die Qualität des Abrufs ist wichtig, und das gilt auch für die Daten, mit denen sie versorgt wird, eine vertrauenswürdige Bewertung, vernünftiges Verhalten, wenn etwas schiefgeht, und die Bereitstellung und Beibehaltung der Daten. Die Standards, die hier am wichtigsten sind, sind diejenigen, die diese Arbeit teamübergreifend wiederholbar machen. Der Weg, den Sie zu dieser Art von Technik eingeschlagen haben, ist uns egal.

In dieser Rolle werden Sie:

• Legen Sie den Architekturstandard für komplexe GenAI-Arbeit in der gesamten Funktion fest, nicht durch Auftrag, sondern durch die Entwicklung von Dingen, aus denen andere lernen und die sie übernehmen möchten.

• Verzögern Sie die Freigabe materiell komplexer KI-Systeme und erkennen Sie Architektur-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsprobleme, bevor sie in Produktion gehen.

• Besitzen Sie die gemeinsamen Grundlagen, die die Funktionsqualität teamübergreifend bestimmen: Abrufmuster, Bewertungsinfrastruktur, Datenpipelines und die Tools, die bewährte Verfahren zum einfachen Weg machen.

• Erstellen Sie direkt die schwierigsten Aufgaben und fungieren Sie als technischer Eskalationspunkt für die schwierigsten Probleme der Funktion.

• Entwerfen Sie Systeme, die betriebsbereit und erschwinglich bleiben und eine ordnungsgemäße Verschlechterung, ein Fallback-Verhalten sowie Kosten und Latenz im Produktionsmaßstab abdecken.

• Entwickeln Sie die leitenden Ingenieure um Sie herum, indem Sie ihnen schwierigere Probleme, Raum für eigene Entscheidungen und ehrliches Feedback geben.

• Gestalten Sie die Art und Weise, wie wir Mitarbeiter einstellen und bewerten, und vermitteln Sie so ein klares und vertretbares Bild davon, wie gut aussieht.

• Bringen Sie konkrete, umsetzbare Branchenkenntnisse in die Planung ein und erklären Sie, was eine Entwicklung für unsere Architektur bedeutet, anstatt zu bemerken, dass sich das Feld schnell entwickelt.

Über dich

• Sie haben eine technische Richtung vorgegeben, die andere Entwicklungsteams tatsächlich übernommen haben, und Sie können darüber sprechen, wo dies funktioniert hat und wo nicht.

• Starkes Python und SQL, die Sie wirklich verwenden. Ein Großteil dieser Arbeit ist Datenarbeit: Daten fundieren, goldene Datensätze erstellen und verstehen, warum etwas fehlgeschlagen ist.

• Umfassendes, aktuelles Fachwissen über den gesamten GenAI-Stack, einschließlich skalierter Abruf, Vektorspeicher, Agentenorchestrierung, multimodale Arbeit, Evaluierungsinfrastruktur und Feinabstimmung, wo sie ihren Platz verdient.

• Sie beherrschen die darunter liegende Ebene fließend: MLOps-Tools, Bereitstellung und Cloud-Infrastruktur (wir laufen auf AWS und GCP), und Sie können den Unterschied zwischen einer wichtigen und einer unwichtigen Entscheidung erkennen.

• Sie entwerfen Systeme, die den Kontakt mit der Produktion überstehen, und Sie waren am Haken, als dies nicht der Fall war.

• Eine starke Sicht auf die Bewertung, einschließlich des Unterschieds zwischen Bewertungen, die Regressionen auffangen, und Bewertungen, die Komfort bieten.

• Ihre direkten Beiträge setzen einen Qualitätsmaßstab für die Menschen um Sie herum.

• Sie erklären technisch nicht versierten Beteiligten schwierige technische Kompromisse, ohne herablassend zu wirken oder den Inhalt zu verlieren.

• Sich selbst darüber im Klaren sein, wo Ihr Wissen knapp wird, und der Instinkt, frühzeitig Fachwissen einzubringen.

Du könntest gut zu uns passen, wenn

• Sie bauen mit Geschmack und bevorzugen einfache Systeme, die funktionieren, gegenüber cleveren, die fast funktionieren.

• Sie gehen sparsam mit Autorität um. Sie sind kein Blocker, aber Sie verhindern eine Fehlentscheidung beim Versand.

• Sie sind zufrieden mit der unrühmlichen Arbeit, die die KI-Funktionen wirklich gut macht, nicht nur den Teil, der gut demonstriert.

• Es macht Ihnen genauso viel Spaß, andere Ingenieure zu verbessern, wie selbst Dinge zu bauen.

• Sie haben die Menschen auf eine Weise gefördert, die sie wiedererkennen, sei es durch einen Vortrag, eine Rezension oder durch Ihre tägliche Arbeit.

• Sie behalten eine Zwei- bis Drei-Jahres-Perspektive bei, ohne den Überblick darüber zu verlieren, was in diesem Monat ansteht.

VORTEILE
Wir stehen Ihnen zur Seite, in den größten und alltäglichen Momenten des Lebens.

• Wettbewerbsfähiges Gehalt

• Beteiligungsprogramm – wir alle sind am Erfolg von Motorway beteiligt

• 25 Tage Urlaub

• Flexibles Arbeiten (2 Tage pro Woche in unserem Londoner Büro, mit geselligen Treffen und Snacks in Hülle und Fülle)

• Private Krankenversicherung über BUPA

• Lebensversicherung

• Altersvorsorge (wir tragen 5 % bei)…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/motorway/lead-generative-ai-engineer-london-430227)