KI-Ingenieur – Vollzeit

TLDR; Davis stellt einen KI-Ingenieur ein, der an der Multi-Agenten-Pipeline arbeitet und rohe, fragmentierte Daten in Immobilienergebnisse von Expertenqualität umwandelt. Sie machen es zuverlässiger, schneller und nicht mehr von den besten menschlichen Teams zu unterscheiden und übertreffen es dann, was jedes menschliche Team leisten könnte, indem Sie den Stack von Anfang bis Ende besitzen, von der Kontextentwicklung und Orchestrierung bis hin zur Verifizierung, Speicherung und Auswertung.

Über Davis
Davis ist ein KI-natives Immobilienunternehmen, das die Entwicklung in der Frühphase und das Architekturdesign beschleunigt. Heutzutage koordinieren Entwickler über Wochen oder Monate hinweg vier bis fünf fragmentierte Stakeholder. Bald brauchen sie nur noch einen: Davis.
Wir wandeln jeden Input, der eine Entwicklungsentscheidung prägt, in entscheidungsreife Ergebnisse um: Machbarkeitsstudien auf Investorenebene, Investitionsanalysen und vom Architekten zertifizierte Entwürfe, die innerhalb weniger Tage geliefert werden. In jeder Phase werden unsere proprietären KI-Systeme mit Expertenbewertungen kombiniert, sodass Geschwindigkeit niemals auf Kosten der Zuverlässigkeit geht.
Wir haben unter der gemeinsamen Leitung von Heartcore Capital und Balderton Capital mit Yellow, Evantic und Entrepreneur First sowie Angels aus den Gründerteams von Spacemaker, Black Forest Labs, Hugging Face, Supabase, Cleo und Spore Bio ein Pre-Seed-Projekt im Wert von 5,5 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Wir arbeiten bereits mit führenden Entwicklern zusammen und gehen davon aus, im kommenden Jahr Hunderte von Projekten zu unterstützen, indem wir unsere Forschung, unsere Einstellungsverfahren und unsere umfassende Abdeckung des Entwicklungsprozesses vertiefen.

Wo wir tätig sind
Die Entwicklung im Frühstadium beginnt mit einer Kette hochriskanter Entscheidungen, die jeweils unterschiedliche Daten, unterschiedliche Fachkenntnisse und unterschiedliche Ergebnisse erfordern. Heute liefern wir KI-gestützte Ergebnisse für das gesamte Spektrum – Standortbeschaffung, Machbarkeitsstudien, Architekturdesign, Investitionsanalyse, Finanzmodellierung, Datenraumanalyse und mehr.

Die Rolle
Sie arbeiten an einem der Kernsysteme hinter dem, was Davis liefert. Unsere Agenten nutzen rohe, fragmentierte Daten und wandeln sie in Ergebnisse um, die Immobilienexperten nutzen, um Entscheidungen mit hohem Risiko zu treffen. Ihre Aufgabe ist es, diese Pipeline zuverlässig und schnell zu machen und sie nicht von der Arbeit der besten menschlichen Teams zu unterscheiden – und sie dann über die Leistung eines menschlichen Teams hinaus zu steigern.
Sie können Folgendes erwarten:

• Erstellen und betreiben Sie Multi-Agenten-Systeme, die heterogene Daten in fachmännische Ergebnisse für alle Immobilienentwicklungsabläufe umwandeln.

• Besitzen Sie das System durchgängig: Infrastruktur, Orchestrierung, Kontext-Engineering, wie das System die richtigen Informationen auswählt, strukturiert und einspeist, damit sich Agenten im großen Maßstab zuverlässig verhalten.

• Gewährleisten Sie Qualität, Leistung und Zuverlässigkeit in Produktionsqualität bei jeder Ausgabe, die wir an Kunden liefern.

• Setzen Sie sich regelmäßig mit Kunden und Fachexperten zusammen, um deren Einschränkungen zu verstehen, Ihre eigenen Annahmen zu hinterfragen und sicherzustellen, dass jedes Ergebnis die Erwartungen der Kunden erfüllt oder sogar übertrifft.

Über die technische Tiefe hinaus erfahren Sie in dieser Rolle, wie Immobilienentscheidungen getroffen werden, wie Kunden denken und was es braucht, um Ergebnisse zu liefern, denen sie vertrauen. Neben Ihren technischen Fähigkeiten entwickeln Sie ein ausgeprägtes Geschäftsgespür.

Hauptaufgaben

• Nutzen Sie die Technik: Entwerfen und bauen Sie die Systemebene rund um das Modell auf – Kontextassemblierung, Tool-Orchestrierung, Verifizierung und Berichtserstellung –, um konsistente, qualitativ hochwertige Ergebnisse im großen Maßstab zu liefern.

• Datenaufnahme und Kontextzusammenstellung: Behandeln Sie unübersichtliche, unstrukturierte Projektdaten aus heterogenen Quellen und stellen Sie sicher, dass Agenten jederzeit über den richtigen Kontext verfügen.

• Speicherung und Rückverfolgbarkeit: Behalten Sie Quellen, extrahierte Fakten, Zwischenergebnisse, Berichtsversionen und Expertenbearbeitungen bei.

• Expert-in-the-Loop-UX: Entwerfen und erstellen Sie das Überprüfungserlebnis (Anmerkungen, Bearbeitungen, Genehmigungen, Unterschiede/Versionsverlauf, Herkunftsanzeige).

• Bewertung und Benchmarking: Erstellen Sie ein internes Bewertungssystem (Datensätze, Rubriken, Regressionstests, Überwachung), um die Leistung der Agenten im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Was wir suchen

• Mehr als 1,5 Jahre Entwicklung und Bereitstellung von Produktionssoftware im großen Maßstab (APIs, Zuverlässigkeit, Tests, Leistung).

• Erfahrung im Aufbau und der Evaluierung von LLM-Agenten/mehrstufigen Arbeitsabläufen in realen Systemen.

• Nachgewiesene Erfahrung im Kontext-Engineering: Sie haben Systeme erstellt, bei denen die Zuverlässigkeit von der Zusammenstellung des richtigen Kontexts abhängt (RAG über heterogene Quellen, Zusammenfassung, Konversationsstatus, Tool-Ausgaben).

• Tiefe Python-Expertise (saubere Architektur, Typisierung, Asynchronität/Parallelität, starke Testkultur).

• Umfangreiche Erfahrung mit Datenbanken + Datenmodellierung (strukturierte Speicherung, Dokumentenspeicherung, Versionierung).

• Full-Stack-Erfahrung (Sie können eine echte Benutzeroberfläche bereitstellen) mit einem klaren Backend-Schwerpunkt.

• Komfortables Erstellen nach Grundprinzipien: Wir wollen keine schweren Agenten-Frameworks – wir bevorzugen eine leichte, ausgereifte Codebasis.

Schön zu haben

• Erfahrung im Betrieb von LLM-Systemen mit Beobachtbarkeit und Qualitätsüberwachung in der Produktion.

• GIS-Kenntnisse (Parzellen, Zonenebenen, Geokodierung).

• Produkterfahrung in mehreren Ländern (heterogene Quellen, Lokalisierung, unterschiedliche Regeln).

• NLP-Hintergrund

Warum sollten Sie bei uns mitmachen?
Sie schließen sich ganz am Anfang einem 9-köpfigen Team an – jede Entscheidung, die Sie treffen, prägt das Produkt, die Kultur und die Entwicklung des Unternehmens. Was Sie hier bauen, gehört Ihnen.

• Direkte Auswirkung auf das Wachstum: Ihre Arbeit unterliegt nicht drei Überprüfungsebenen. Sie versenden, Kunden nutzen es und Sie sehen die Ergebnisse. Jeder Output, den Sie verbessern, führt direkt zu Umsatz und Reputation.

• Auswirkungen auf die reale Welt: Ihre Arbeit unterstützt Investitionsentscheidungen, beschleunigt Entwicklungszeitpläne und trägt dazu bei, die Art und Weise, wie Städte vorgestellt, entworfen und gebaut werden, neu zu definieren.

• Hohe Eigenverantwortung: Besitzen Sie als CEO dieses Teils den gesamten Machbarkeitsstapel.

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und sinnvolles Eigenkapital in einem Unternehmen in der Anfangsphase.

• Ein kleines Team mit hohen Standards – wir liefern schnell und lieben die Zusammenarbeit.

Weitere Informationen über Davis, das Team und den Markt, den wir anstreben:…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/meetdavis/ai-engineer-full-time-paris-57226)