Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI-Tools zur Effizienzsteigerung und verbessere das Kundenerlebnis.
- Unternehmen: Werde Teil eines der größten EdTech-Unternehmen Europas.
- Vorteile: 33 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Lernplattformen.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell in München oder London mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden KI-Projekten und forme die Zukunft der Bildung.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Join eines der größten EdTech-Unternehmen Europas als Staff AI Engineer. Im Auftrag unseres Kunden, einer führenden EdTech-Plattform, suchen wir einen Staff AI Engineer, der unserem wachsenden AI Engineering-Team beitritt. In dieser Rolle arbeiten Sie an komplexen, hochwirksamen Projekten, die interne Arbeitsabläufe verbessern und das Kundenerlebnis durch großangelegte AI-Automatisierung verbessern.
Dies ist eine Vollzeitstelle (40 Stunden/Woche), die in Deutschland oder im Vereinigten Königreich angesiedelt ist. Sie können in einem hybriden Setup an einem ihrer Bürostandorte (München oder London) arbeiten.
Was Sie tun werden:
- Leitung der Entwicklung von AI-gestützten Tools, die manuelle Arbeit reduzieren und die betriebliche Effizienz steigern
- Erstellung von LLM-basierten Anwendungen mit Tools wie GPT-4, Claude, Mistral, LangChain, AutoGen und CrewAI
- Entwurf und Bereitstellung skalierbarer LLM-Architekturen mit Python und FastAPI, unter Verwendung von Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure
- Integration von LLMs mit APIs (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), Datenbanken (PostgreSQL, Pinecone, Weaviate, ChromaDB) und internen Systemen
- Optimierung von Systemen mit Tools wie vLLM, DeepSpeed, LoRA und FSDP für bessere Kosten-Leistungs-Verhältnisse und Skalierbarkeit
- Implementierung von AI-Überwachungs- und Sicherheitstools wie Guardrails AI, Prometheus, Grafana und LangSmith
- Zusammenarbeit mit Führungskräften, Ingenieuren und Betriebsteams, um AI-Lösungen mit den Geschäftszielen abzustimmen und in MLOps-Pipelines zu integrieren (Kubernetes, Ray Serve, BentoML, CI/CD)
Was Sie mitbringen:
- 5+ Jahre relevante Berufserfahrung
- Unternehmerische Denkweise und Leidenschaft für kontinuierliches Lernen
- Erfahrung in der Leitung von AI-Projekten von der Konzeption bis zur Produktion
- Starke Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Systemen in Cloud-Umgebungen
- Ein solides Verständnis von LLMs und Vektordatenbanken (z.B. FAISS, Pinecone)
- Vertrautheit mit Prompt Engineering, Feinabstimmung von LLMs und Multi-Agenten-Tools wie AutoGen oder CrewAI
- Sicherheit im Umgang mit komplexen, offenen Problemen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und eine kollaborative Denkweise
Was Sie erhalten:
- 33 Tage Urlaub pro Jahr
- Vollständig flexible Arbeitszeiten
- Kostenloser Zugang zu allen internen Lernplattformen sowie Finanzierung für einen vollständigen Technik-Kurs Ihrer Wahl
Staff AI Engineer Arbeitgeber: Berg Search
Berg Search ist ein führendes Unternehmen im EdTech-Sektor und bietet als Arbeitgeber eine inspirierende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 33 Urlaubstagen pro Jahr und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen das persönliche und berufliche Wachstum seiner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, in einem hybriden Setup in München oder London zu arbeiten, macht es zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte, die an bedeutenden AI-Projekten mitwirken möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff AI Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig dein Interesse an der AI-Welt. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig, dass du wirklich an der Position als Staff AI Engineer interessiert bist und bringe deine Ideen ein!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du die perfekte Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für AI und deine bisherigen Projekte hervorzuheben!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff AI Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen mit einer Leidenschaft für AI und Bildung, also lass das in deiner Bewerbung durchscheinen!
Mach es konkret!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passen könntest.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine gut geschriebene Bewerbung zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und professionell bist.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Berg Search vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie GPT-4, FastAPI und Cloud-Plattformen. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast und die relevant für die Rolle sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie deine Lösungen den Workflow verbessert haben.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du erfolgreich mit anderen Teams zusammengearbeitet hast. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du unterschiedliche Perspektiven in deine Arbeit integriert hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
