Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen

Über ActAI
Heutzutage nutzen über 5 Milliarden Benutzer grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen, Aufgaben und Kalender, und diese sind nicht auf KI-basiert. Unsere Mission ist es, proaktive Anwendungen für jeden auf der Welt zu entwickeln, der nicht an komplexe Eingabeaufforderungen gewöhnt ist. Unser Ziel ist es, Gespräche, Besorgungen, Organisation und Arbeitsabläufe mit minimaler oder gar keiner Aufforderung intelligent zu gestalten.
Unser Produkt konzentriert sich auf die Erzielung einer hohen Zuverlässigkeit für lang andauernde Arbeitsabläufe, dauerhaften Kontext und die Erledigung realer Aufgaben. Wir glauben, dass Produkte Halluzinationen erheblich reduzieren werden.
Unser Ziel ist es, das Leben jedes Einzelnen so zu organisieren, dass wir alle Zeit mit wertvollen und bedeutungsvollen Dingen verbringen können.

Rolle
Als leitender Mitarbeiter des technischen Personals für maschinelles Lernen sind Sie ein unabhängiger Eigentümer kritischer ML-Subsysteme in der Produktion. Sie nehmen mehrdeutige Probleme an, entwerfen praktische Lösungen und liefern Systeme, die im großen Maßstab zuverlässig funktionieren.
Dies ist eine praxisorientierte, wirkungsvolle Rolle, die sich auf Tiefe konzentriert.

Konzentrieren Sie sich

• Erstellen Sie zentrale ML-Systeme, die ein proaktives, langfristiges KI-Produkt ermöglichen.

• Eigene End-to-End-Arbeit: Datenaufbereitung, Training, Auswertung, Inferenz und Iteration.

• Verwandeln Sie Forschungsideen in funktionierende Systeme, die zuverlässig in der Produktion laufen.

• Debuggen Sie Modellfehler und Systemprobleme mithilfe realer Produktionssignale.

• Schnell iterieren: versenden, Ergebnisse messen, verfeinern und wiederholen.

• Enge Zusammenarbeit mit Forschung, Produkt und Technik, um echte Auswirkungen auf den Benutzer zu erzielen.

• Betreuen und überprüfen Sie die Arbeit anderer ML-Ingenieure anhand von Beispielen und technischem Urteilsvermögen.

• Arbeiten Sie unter realen Produktionsbeschränkungen: Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Sicherheit

Tech-Stack

• Python

• PyTorch / JAX

• GPU-basierte Trainings- und Inferenzsysteme

Ideale Erfahrung

• Sie haben ML-Systeme erstellt und ausgeliefert, die von echten Benutzern verwendet werden.

• Sie verstehen, wie sich moderne ML-Modelle in der Produktion verhalten – und wie sie sich schlecht verhalten.

• Sie schreiben starken Code in Produktionsqualität und denken in Systemen, nicht in Skripten.

• Sie übernehmen Verantwortung, arbeiten unabhängig und bringen die Arbeit bis zur Ziellinie voran.

• Sie lernen schnell, kommunizieren klar und verbessern sich durch Iteration.

Ergebnisse

• ML-Modelle und -Systeme in der Produktion erfüllen konsequent die Genauigkeits-, Latenz-, Zuverlässigkeits- und Effizienzziele.

• Komplexe Produktionsprobleme werden mit minimaler Unterbrechung überwacht, debuggt und gelöst.

• Trainings-, Inferenz- und Datenpipelines sind robust, skalierbar und im Laufe der Zeit wartbar.

• Fördert messbare Verbesserungen in ML-Systemen basierend auf realen Signalen und Benutzerfeedback.

• Bietet Mentoring und technische Anleitung für Kollegen und erhöht so den allgemeinen ML-Engineering-Standard.

• Arbeitet funktionsübergreifend zusammen, um sicherzustellen, dass ML-Funktionen nahtlos in Produkte integriert werden und Geschäftsziele erreicht werden.

Wie wir arbeiten
Die besten Produkte der Welt wurden heute von kleinen Weltklasseteams gebaut. Wir sind ein Team mit hoher Talentdichte und praxisorientiertem Handeln. Wir treffen Entscheidungen gemeinsam, handeln schnell und finden ein Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur einzubringen, Urteilsvermögen zu zeigen und selbstständig zu handeln. Unser Ziel ist es, unseren Benutzern ein wirklich magisches Produkt in die Hände zu geben

Interviewprozess
Wenn es den Anschein hat, dass es passt, planen wir drei, aber nicht mehr als vier Vorstellungsgespräche.
Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Vorstellungsgespräche werden über virtuelle Meetings und/oder vor Ort durchgeführt.
Wir legen Wert auf Transparenz und Effizienz und erwarten daher eine schnelle Entscheidung. Wenn Sie die von uns gesuchten außergewöhnlichen Fähigkeiten und Denkweisen unter Beweis gestellt haben, unterbreiten wir Ihnen ein Angebot, sich uns anzuschließen. Dies ist nicht nur ein Stellenangebot; Es ist eine Einladung, Teil eines Teams zu sein, das dafür sorgt, dass die KI Milliarden Menschen auf der ganzen Welt praktische Vorteile bringt.
Weitere englischsprachige Jobs in Deutschland finden Sie auf Arbeitnow

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/bjak/senior-machine-learning-engineer-Germany-472168)