KI/ML-Ingenieur

Diese Position wird im Namen eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen KI/ML-Ingenieur mit Sitz in Frankreich.

Werden Sie Teil eines missionsorientierten Ingenieurteams, das praktische KI-Systeme entwickelt, die reale Herausforderungen im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft, im Bildungswesen und in der internationalen Entwicklung bewältigen. Als KI/ML-Ingenieur entwerfen, erstellen, bewerten, implementieren und verbessern Sie kontinuierlich KI-gestützte Anwendungen, die von gemeinnützigen Organisationen und ihren Gemeinden verwendet werden. Sie arbeiten an Lösungen, die von klinischen Copiloten und KI-Coaching-Tools bis hin zu landwirtschaftlichen Beratungs-Chatbots und Bewertungsinfrastrukturen reichen. In Zusammenarbeit mit Verhaltensforschern, Forschern und Embedded-Ingenieuren übersetzen Sie angewandte KI-Forschung in zuverlässige, skalierbare Produkte und wiederverwendbare technische Ressourcen. Darüber hinaus unterstützen Sie Partnerorganisationen dabei, ihre eigenen KI-Fähigkeiten durch Mentoring, Open-Source-Beiträge und Wissensaustausch zu stärken. Diese vollständig dezentrale Rolle bietet umfassende technische Verantwortung und die Möglichkeit, fortschrittliche KI-Technik auf Initiativen anzuwenden, die die Ergebnisse für Millionen von Menschen verbessern können.

Verantwortlichkeiten:

In dieser Rolle bauen und verbessern Sie produktionsreife KI-Systeme und unterstützen gleichzeitig gemeinnützige Partner bei der Einführung effektiver, messbarer und verantwortungsvoller KI-Praktiken. Ihre Arbeit verbindet praktisches Engineering, angewandte Forschung, Experimente und die Zusammenarbeit mit Teams, die direkt vor Ort arbeiten.

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Entwerfen, erstellen, bewerten, implementieren und verbessern Sie maschinelle Lernsysteme und KI-gestützte Anwendungen für reale Anwendungsfälle.

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Tragen Sie zur Open-Source-KI-Bewertungsinfrastruktur und -Tools bei, die gemeinnützigen Organisationen dabei helfen, ihre KI-Produkte zu bewerten und zu verbessern.

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Arbeiten Sie eng mit Verhaltensforschern, Forschern und Feldteams zusammen, um wiederkehrende Herausforderungen zu identifizieren und Erkenntnisse in wiederverwendbare Tools, Frameworks, Playbooks und technische Veröffentlichungen umzusetzen.

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Entwickeln Sie strenge Bewertungsmethoden für KI-Systeme, einschließlich geeigneter Datensätze, Bewertungskriterien und messbarer Leistungsverbesserungen.

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Erstellen und iterieren Sie LLM-Anwendungen und Agentensysteme in Produktionsqualität und verbessern Sie deren Zuverlässigkeit, Nützlichkeit und Leistung für die vorgesehenen Benutzer.

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Veröffentlichen Sie sinnvolle technische Innovationen aus Partnerprojekten als Open-Source-Beiträge, wann immer dies angemessen ist.

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Liefern Sie Lösungen durch schnelle Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen und nutzen Sie Experimente und messbares Feedback, um Verbesserungen voranzutreiben.

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Dokumentieren Sie technische Entscheidungen, halten Sie technische Standards ein und stellen Sie sicher, dass KI-Komponenten zuverlässig und wartbar bleiben.

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Beobachten Sie Entwicklungen in der angewandten KI-Forschung, bewerten Sie relevante Fortschritte und testen Sie vielversprechende Ansätze in der Praxis.

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Beraten und unterstützen Sie gemeinnützige Organisationen bei der Entwicklung generativer KI-Produkte und helfen Sie ihnen bei der Einführung effektiver technischer Praktiken, Tools und Arbeitsabläufe.

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Mentor der Mitarbeiter von Partnerorganisationen und Unterstützung bei der Stärkung ihrer internen technischen Fähigkeiten und verantwortungsvollen KI-Praktiken.

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Beteiligen Sie sich an Workshops, Seminaren und Initiativen zum Wissensaustausch, die Erkenntnisse und Best Practices aus laufenden Projekten vermitteln.

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Führen Sie Besuche vor Ort durch, um betriebliche Herausforderungen zu verstehen, zu beobachten, wie KI-Tools verwendet werden, und technische Verbesserungen auf der Grundlage direkter Benutzerbedürfnisse zu empfehlen.

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Ergreifen Sie die Initiative, Probleme zu identifizieren, Lösungen zu definieren und Projekte durch Implementierung und Bereitstellung voranzutreiben.

Anforderungen:

Der ideale Kandidat kombiniert fundierte Grundlagen des maschinellen Lernens mit umfangreicher praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Produkten für Endbenutzer. Sie sollten sich darin wohlfühlen, zwischen Forschung, Experimenten, Produktionstechnik und der Zusammenarbeit mit nicht-technischen Interessengruppen zu wechseln und dabei einen starken Fokus auf die praktische Wirkung zu legen.

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Starke Grundlagen in Mathematik, Deep Learning, großen Sprachmodellen (LLMs) und modernen KI-Systemen.

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Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung in der Technik des maschinellen Lernens, einschließlich der Entwicklung, Bewertung und systematischen Verbesserung mindestens eines Endbenutzerprodukts, das auf Deep Learning basiert. Erfahrungen, die sich auf die Integration von Modell-APIs, die Erstellung interner Dashboards oder die ausschließliche Mitarbeit an der ML-Infrastruktur beschränken, erfüllen diese Anforderung nicht.

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Mindestens 1–2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen, einschließlich mindestens eines Agenten in Produktionsqualität, der über einen Proof of Concept hinausgeht.

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Praktische Erfahrung in der Bewertung von KI-Systemen, mit einem ausgeprägten Verständnis für Datensatzdesign, Bewertungsmethodik und Leistungsmessung.

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Kenntnisse in Python und die Bereitschaft, sich intensiv an der praktischen Umsetzung zu beteiligen.

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Beherrschung der Eingabeaufforderung und des Kontext-Engineerings für Agentensysteme, einschließlich der Fähigkeit zu bestimmen, ob ein Problem eine verbesserte Eingabeaufforderung, ein anderes Modell, bessere Tools oder Änderungen an der gesamten Pipeline erfordert.

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Erleben Sie den Einsatz von KI-Codierungsagenten zur Erstellung qualitativ hochwertiger Arbeit, mit dem Urteilsvermögen und der Verantwortung, Ergebnisse zu validieren und die Verantwortung für das zu übernehmen, was Sie liefern.

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Fähigkeit, Forschungsarbeiten zu lesen, neue Ideen zu bewerten und relevante Ansätze durch praktische Experimente schnell zu testen.

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Eine experimentelle Denkweise mit der Fähigkeit, sorgfältig über Daten, Modelle und Auswertungen nachzudenken und gleichzeitig iterative, messbare Fortschritte zu erzielen.

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Starkes Prinzipdenken und die Fähigkeit, praktische, skalierbare Lösungen zu entwerfen.

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Ein benutzerorientierter Ansatz, bei dem die Frage im Vordergrund steht, ob ein Produkt für die Zielgruppe effektiv funktioniert.

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Proaktive Eigenverantwortung, Dringlichkeit, Liebe zum Detail und die Fähigkeit, Projekte ohne ständige Anleitung bis zum Abschluss durchzuführen.

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Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Konzepte einem Publikum ohne technisches Fachwissen klar zu erklären.

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Ein Engagement für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Technologie, die bedeutende soziale Vorteile bietet.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/jobgether/ai-ml-engineer-france-430962)