Machine Learning Engineer, Crypto Platform - Geneva

AP Executive arbeitet mit einem institutionellen Krypto-Intelligenzterminal. Sie zielen darauf ab, umfassende Nachrichtenberichterstattung, Forschung und Datenprodukte für Branchenbeteiligte bereitzustellen. Wir suchen einen Machine Learning Engineer mit tiefgreifender Expertise im Aufbau von Produktions-AI-Systemen, die komplexe, Echtzeitdaten in großem Maßstab verarbeiten.

Die Rolle

Sie werden ein AI-System für die Marktintelligenz von Kryptowährungen entwerfen und aufbauen - eine anspruchsvolle Anwendung, die mehrere Datenquellen, einschließlich Marktdaten, Nachrichten und technischer Analysen, synthetisiert, um komplexe Marktfragen zu beantworten, die professionelle Händler stellen.

Zu den Hauptverantwortlichkeiten gehören:

• Beitrag zur Definition des technischen Ansatzes und der Architektur - Bewertung, ob bestehende Foundation-Modelle (GPT-4, Claude, Gemini) mit RAG verwendet, Open-Source-Modelle feinabgestimmt oder benutzerdefinierte Lösungen von Grund auf neu entwickelt werden sollen.
• Entwicklung und Implementierung eines RAG-Systems, das Informationen aus mehreren heterogenen Datenquellen in Echtzeit abruft und synthetisiert.
• Implementierung strenger Mechanismen zur Verhinderung von Halluzinationen - das System darf nur Behauptungen aufstellen, die durch Quelldaten gestützt sind, und muss Unsicherheiten explizit angeben, wenn dies angemessen ist.
• Erstellung von Systemen, die mehrdimensionale Marktsignale in kohärente Analysen synthetisieren.
• Integration von Ausgaben aus quantitativen Systemen und deren effektive Präsentation über konversationelle Schnittstellen.
• Entwicklung von prompt engineering Frameworks und Sicherheitsvorkehrungen, die konsistentes, zuverlässiges Verhalten aufrechterhalten.
• Implementierung von Quellzitationen und Datenherkunftsverfolgung im gesamten System.
• Entwurf von APIs und Schnittstellen zwischen dem AI-System und anderen Infrastrukturkomponenten.

Autonomie und Ansatz

Sie werden erheblichen Einfluss auf die Definition des technischen Ansatzes für dieses Projekt haben. Sie helfen bei der Bewertung, ob bestehende Foundation-Modelle über APIs verwendet, Open-Source-Modelle feinabgestimmt oder benutzerdefinierte Architekturen basierend auf Genauigkeitsanforderungen, Kostenbeschränkungen, Latenzzielen und Skalierbarkeitsbedürfnissen entwickelt werden sollen.

Profil des Kandidaten

Qualifikationen, Erfahrung und Erfolgsbilanz:

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und Einsatz von Machine Learning-Systemen in der Produktion.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Mitgestaltung von Architekturentscheidungen für AI/ML-Projekte.
• Erfahrung mit großen Sprachmodellen, RAG-Architekturen oder konversationellen AI-Systemen in der Produktion.
• Erfahrung mit der Integration von Echtzeitdaten und der Synthese von Informationen aus mehreren Quellen.

Technische Fähigkeiten:

• Starke Kenntnisse in Python und modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow oder JAX).
• Erfahrung im Aufbau von konversationellen Flows und Multi-Turn-Dialogsystemen.
• Vertrautheit mit API-Design für AI-Systeme, einschließlich Streaming-Antworten und Sitzungsmanagement.

Daten- und Fachkenntnisse:

• Erfahrung mit Zeitreihendaten und Verständnis des zeitlichen Kontexts in Abfragen.
• Fähigkeit, quantitative Signale und technische Metriken benutzerfreundlich zu kommunizieren.

Produkt- und Forschungskapazitäten:

• Fähigkeit, geeignete technische Ansätze basierend auf Produktanforderungen, Kostenbeschränkungen und Leistungszielen zu bewerten und auszuwählen.
• Erfahrung in der Gestaltung konversationeller Erlebnisse, die Benutzer effektiv leiten.

Um sich für diese Position zu bewerben, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf an Don Fletcher oder kontaktieren Sie Don über WhatsApp.