Senior Machine Learning Engineer

Company A1 entwickelt einen proaktiven KI-Smart-Assistenten für alltägliche Nutzer, um Intelligenz in Gespräche, Aufgaben, Organisation und Arbeitsabläufe zu bringen. Unser Produkt konzentriert sich auf hohe Zuverlässigkeit für langanhaltende Arbeitsabläufe, persistente Kontexte und die Erledigung realer Aufgaben. Das System muss mehrstufiges Denken handhaben, mit externen Tools interagieren und trotz nicht deterministischer Modellverhalten zuverlässig bleiben.

Als Senior Member of Technical Staff, Machine Learning, sind Sie ein unabhängiger Eigentümer kritischer ML-Subsysteme in der Produktion. Sie nehmen mehrdeutige Probleme an, entwerfen praktische Lösungen und liefern Systeme, die zuverlässig im großen Maßstab arbeiten. Dies ist eine praktische, wirkungsvolle Rolle mit Fokus auf Tiefe.

• Entwicklung von Kern-ML-Systemen, die ein proaktives, langfristiges KI-Produkt antreiben.
• Eigenverantwortung für die gesamte Arbeit: Datenvorbereitung, Training, Bewertung, Inferenz und Iteration.
• Umsetzung von Forschungsideen in funktionierende Systeme, die zuverlässig in der Produktion laufen.
• Fehlerbehebung bei Modellfehlern und Systemproblemen unter Verwendung echter Produktionssignale.
• Schnelle Iteration: Ausliefern, Ergebnisse messen, verfeinern und wiederholen.
• Enger Austausch mit Forschung, Produkt und Technik, um echten Einfluss auf die Nutzer zu erzielen.
• Mentoring und Überprüfung der Arbeiten anderer ML-Ingenieure durch Beispiele und technisches Urteilsvermögen.
• Arbeiten unter realen Produktionsbedingungen: Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Sicherheit.

• Python
• PyTorch / JAX
• GPU-basierte Trainings- und Inferenzsysteme

• Sie haben ML-Systeme entwickelt und ausgeliefert, die von echten Nutzern verwendet werden.
• Sie verstehen, wie moderne ML-Modelle sich in der Produktion verhalten – und auch missbehagen.
• Sie schreiben starken, produktionsreifen Code und denken in Systemen, nicht in Skripten.
• Sie übernehmen Verantwortung, arbeiten unabhängig und bringen die Arbeit zum Abschluss.
• Sie lernen schnell, kommunizieren klar und verbessern sich durch Iteration.

• ML-Modelle und -Systeme in der Produktion erfüllen konsequent Genauigkeits-, Latenz-, Zuverlässigkeits- und Effizienzziele.
• Komplexe Produktionsprobleme werden überwacht, debuggt und mit minimalen Störungen gelöst.
• Trainings-, Inferenz- und Datenpipelines sind robust, skalierbar und über die Zeit wartbar.
• Messbare Verbesserungen in ML-Systemen basierend auf realen Signalen und Nutzerfeedback.
• Bereitstellung von Mentoring und technischer Anleitung für Kollegen, um den allgemeinen Standard im ML-Engineering zu erhöhen.
• Kollaboration über Abteilungen hinweg, um sicherzustellen, dass ML-Funktionen nahtlos in Produkte integriert werden und die Geschäftsziele erreichen.

Die besten Produkte der Welt wurden von kleinen, erstklassigen Teams entwickelt. Wir sind ein Team mit hoher Talentdichte und praktischer Herangehensweise. Wir treffen Entscheidungen kollektiv, bewegen uns mit hoher Geschwindigkeit und finden ein Gleichgewicht zwischen der Auslieferung hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur zu schaffen, Urteilsvermögen auszuüben und unabhängig zu handeln. Unser Ziel ist es, unseren Nutzern ein wirklich magisches Produkt in die Hände zu legen.

Wenn es einen Anschein von Passung gibt, planen wir 3, aber nicht mehr als 4 Interviews. Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Interviews werden über virtuelle Meetings und/oder vor Ort durchgeführt. Wir schätzen Transparenz und Effizienz, daher erwarten Sie eine schnelle Entscheidung. Wenn Sie die außergewöhnlichen Fähigkeiten und die Denkweise gezeigt haben, die wir suchen, werden wir Ihnen ein Angebot unterbreiten, um uns anzuschließen.