Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur für innovative Datenplattformen und ML-Integration.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI-Technologien mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten für Remote-Arbeit in Deutschland.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und Teamkultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Technologien und arbeite an realen Anwendungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsdaten-Systemen und LLMs.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über die Position
Als Staff AI Engineer sind Sie ein technischer Leiter für unsere LLM-gestützten Produkte an der Spitze der Marketing- und Werbungstechnologien. Sie sind verantwortlich für kritische architektonische Entscheidungen, setzen Qualitätsstandards und leiten Initiativen über mehrere Teams hinweg, die messbare Ergebnisse liefern.
In dieser Rolle führen Sie die Vision und Ausführung unserer Datenplattform und LLM-gestützten Produkte. Sie sind verantwortlich für wichtige architektonische Entscheidungen in Bezug auf Datenpipelines, Modellintegration, Modellbereitstellung und -bewertungen: Sie verwandeln hochrangige Produkt- und Geschäftsanforderungen in robuste, skalierbare Datenprodukte, die messbare Ergebnisse für unsere Fortune 500-Kunden liefern. Diese Rolle umfasst Backend-Daten- und ML-Engineering: von der Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz unserer Pipelines bis hin zu den Ergebnissen und der Leistung von LLM-unterstützten Funktionen. Sie werden das Niveau der Datenkompetenz in der Abteilung erhöhen und Zusammenarbeit fördern.
Sie sind verantwortlich für die Gesundheit, die Kosten und die Weiterentwicklung wichtiger Datenprodukte und Datenplattformen und arbeiten eng mit Full-Stack-Entwicklern, Produktmanagern, Designern und DevOps zusammen, um Ergebnisse zu liefern, denen unsere Kunden vertrauen können. Diese Rolle bietet eine spannende Gelegenheit, die Zukunft der KI-gesteuerten Technologien zu gestalten und bedeutende Beiträge zu realen Anwendungen zu leisten. Die Rolle ist mit unserem Standort in Berlin verbunden, aber wir sind flexibel in Bezug auf Remote-Arbeit in Deutschland.
Was Sie tun werden:
- Führen Sie die End-to-End-Architektur für Datenplattformen und -pipelines: Scraping, Datenextraktion, Transformation, Speicherung, Bereitstellung und ML/LLM-Integration, wobei Sie Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten ausbalancieren.
- Skalieren Sie Pipelines und Systeme schrittweise: Entwerfen Sie sichere Rollout-Pläne und zentrale Datenqualitätsmetriken, um das Wachstum von Kunden und Verkehr zu bewältigen, ohne die Produktion zu beeinträchtigen.
- Übersetzen Sie Geschäftsziele in umsetzbare Datenprodukte: Bewerten Sie hochrangige Anforderungen, definieren Sie klare Problemfelder, entwerfen Sie prägnante RFCs und sequenzieren Sie die Arbeit in lieferbare Projekte für das Team.
- Stellen Sie Ingenieurstandards auf und setzen Sie diese durch: Teststrategien, Bewertungen, Beobachtbarkeit, Datenverträge und Sicherheitspraktiken über alle Dienste hinweg. Denken Sie sowohl an kurzfristige als auch an langfristige Ziele, um schnell marktfähige Produkte zu entwickeln, während Sie vorausschauend für die Produktisierung planen.
- Erhöhen Sie das Niveau der Organisation: Leiten Sie Architekturüberprüfungen, kodifizieren Sie Muster, betreuen Sie Senior Engineers und vervielfachen Sie den Einfluss durch Dokumentation, Code-Reviews und Pairing.
- Startup-bereit: flexibel, komfortabel mit Unklarheiten und ständigem Wandel; proaktiv in Bezug auf Prozesse, Dokumentation und Zuverlässigkeit, ohne übermäßige Ingenieurskunst.
- Leiten Sie die Zusammenarbeit und definieren Sie, wie KI-Ingenieure funktionsübergreifend mit Software-Ingenieuren, DevOps, Produktmanagern und Designern arbeiten, um innovative und wirkungsvolle Lösungen zu konzipieren und zu gestalten. Bieten Sie Mentoring für Junior-Teammitglieder an und fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation.
- Versenden Sie bedeutende Experimente: Prototypisieren Sie Daten-/ML-Funktionen, bewerten Sie Machbarkeit und ROI und treffen Sie pragmatische Entscheidungen zur Produktionsreife unter Berücksichtigung der Betriebskosten und Risiken.
Qualifikationen:
- 8+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktionsdatensystemen, einschließlich der Leitung von bereichsübergreifenden architektonischen Änderungen und der Bereitstellung von LLMs in realen Szenarien in großem Maßstab.
- Tiefgehende Erfahrung mit Python und modernen Servicearchitekturen; starke Grundlagen in Systemdesign und Datenmodellierung.
- Umfangreiche Erfahrung im Training und in der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen, insbesondere im NLP/LLM-Bereich. Kenntnisse in Python. Vertrautheit mit Infrastruktur als Code, CI/CD und Cloud-Infrastruktur.
- Fließende Kenntnisse in operativer Reife: SLOs, On-Call-/Vorfallpraktiken und Beobachtbarkeit.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einer Neigung zu Handlungen und Ergebnissen. Erfahrung in der Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und Techniken zur Modellevaluation.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären. Nachgewiesene Führungserfahrung mit der Fähigkeit, ein Team zu leiten und zu inspirieren.
Staff AI Engineer Arbeitgeber: Bluefish Labs
Als Arbeitgeber in Berlin bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der KI-gestützten Technologien zu arbeiten und bedeutende Beiträge zu realen Anwendungen zu leisten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsmodelle unterstützen, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten. Zudem investieren wir in die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter, sodass Sie Ihre Fähigkeiten kontinuierlich erweitern können und Teil eines dynamischen Teams sind, das sich für den Erfolg unserer Fortune 500 Kunden einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff AI Engineer erhalten könnten
✨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 Bluefish Labs 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 Staff AI Engineer 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 Staff AI Engineer bei Bluefish Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefish Labs 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 Bluefish Labs entscheidend sein!
