Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende multimodale KI-Modelle für natürliche Sprachinteraktionen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI-Telefonagenten für Unternehmen entwickelt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Hohe Autonomie und bedeutender Einfluss in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse Millionen von Interaktionen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit LLMs und multimodalen Modellen erforderlich.
Standort: San Francisco, CA oder Remote (US)
Über Bland
Bei Bland.com ist es unsere Mission, Unternehmen zu befähigen, KI-Telefonagenten in großem Maßstab zu entwickeln. Sprache wird schnell zur primären Schnittstelle zwischen Unternehmen und ihren Kunden, und wir bauen die Modelle und Infrastrukturen, die diese Interaktionen natürlich, zuverlässig und wirklich menschlich gestalten.
Wir haben 65 Millionen Dollar von führenden Investoren wie Emergence Capital, Scale Venture Partners, Y Combinator sowie den Gründern von Twilio, Affirm und ElevenLabs gesammelt.
Die Rolle
Wir suchen jemanden, der zur Entwicklung unseres nächsten multimodalen LLM-Stacks beiträgt, der Sprache, Text, Werkzeuge und Echtzeit-Reasoning in ein einziges einheitliches System integriert. Sie sind verantwortlich für den Aufbau branchenführender konversationaler KI-Modelle, die Blands Agent antreiben, und bringen diese von der Idee bis zur Produktion.
Bei Bland denken wir nicht nur an Textmodellierung. Sie definieren, wie unsere Agenten in Echtzeit hören, denken und handeln, indem Sie Streaming-Audio, Werkzeugausführung und dynamischen Kontext in ein einziges kohärentes System integrieren. Sie bringen Ideen von der Forschung über Produktionssysteme, die Millionen von Anrufen pro Tag bedienen.
Was Sie zu einem großartigen Fit macht
- Starker LLM / Multimodal Hintergrund
- Erfahrung mit LLMs, multimodalen Modellen oder sprachlichen Systemen
- Tiefes Verständnis von Prompting, Fine-Tuning und Alignment-Techniken
- Vertrautheit mit neuronalen Audiocodecs und modernen multimodalen LLM-Techniken
- Schneller experimenteller Zyklus
- Sie können von Idee → Datensatz → Experiment → Schlussfolgerung in Tagen gelangen
- Sie wissen, wie man Experimente entwirft, die tatsächlich die Frage beantworten
- Produktintuition
- Starkes Gespür dafür, was eine Interaktion natürlich vs. robotisch erscheinen lässt
- Fähigkeit, abstrakte Modellierungsansätze in benutzerorientierte Verbesserungen zu übersetzen
- Builder-Mentalität
- Sie übernehmen Verantwortung von der Forschung bis zur Bereitstellung
- Sie gedeihen in unklaren, sich schnell bewegenden Umgebungen
- Sie kümmern sich um Auswirkungen, nicht nur um Eleganz
Wie Sie sich zeigen
- Sie denken in Systemen, nicht nur in Modellen
- Sie sind besessen von Latenz, Korrektheit und realem Verhalten
- Sie sind damit vertraut, Ideen schnell abzulehnen, wenn die Daten widersprechen
- Sie streben nach einfachen Abstraktionen für komplexe Probleme
Bonuspunkte
- Erfahrung mit Echtzeit-Sprachsystemen oder konversationaler KI
- Hintergrund in werkzeugbenutzenden Agenten oder Agentenframeworks
- Erfahrung mit multimodalen Datensätzen (Audio + Text + Aktionen)
- Beiträge zu LLM- oder sprachbezogener Forschung oder Open Source
Vergütung & Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Gehalt: 180.000 - 260.000 USD
- Bedeutendes Eigenkapital
- Vollständige Gesundheitsversorgung, Zahnmedizin, Augenheilkunde
- Büro in Jackson Square, SF
- Hohe Autonomie, hohe Wirkung
Machine Learning Researcher, Multimodal LLMs Arbeitgeber: Bland
Bland ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt und bedeutendem Eigenkapital in einer dynamischen Umgebung in San Francisco oder remote, fördern wir eine Kultur der Innovation und des Wachstums. Unsere Mitarbeiter haben die Freiheit, ihre Ideen in die Tat umzusetzen und echte Auswirkungen auf die Art und Weise zu haben, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Researcher, Multimodal LLMs erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Bland zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Researcher, Multimodal LLMs mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Researcher, Multimodal LLMs bei Bland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bland vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Bland entscheidend sein!
