Staff AI Engineer

Staff AI Engineer

Berlin Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Architektur für KI-gestützte Datenprodukte und -pipelines.
  • Unternehmen: Innovatives Startup im Bereich KI-Marketing mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, Wettbewerbsfähiges Gehalt und Karrierewachstum.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit der Möglichkeit zur Zusammenarbeit über verschiedene Teams hinweg.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Technologien und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: 8+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsdaten-Systemen und LLMs.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

Überblick

Als Staff AI Engineer sind Sie ein technischer Leiter für unsere LLM-gestützten Produkte an der Spitze der Marketing- und Werbetechnologien. Sie treffen wichtige architektonische Entscheidungen, setzen Qualitätsstandards und leiten Initiativen über mehrere Teams hinweg, die messbare Ergebnisse liefern. Sie werden die Vision und Ausführung unserer Datenplattform und LLM-gestützten Produkte leiten und architektonische Entscheidungen über Datenpipelines, Modellintegration, Modellbereitstellung und -bewertungen treffen: Sie verwandeln hochrangige Produkt- und Geschäftsanforderungen in robuste, skalierbare Datenprodukte, die messbare Ergebnisse für unsere Fortune 500-Kunden liefern.

Die Rolle umfasst Backend-Daten und ML-Engineering, von der Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz der Pipelines bis zur Leistung der LLM-fähigen Funktionen. Sie werden das Niveau der Datenkompetenz in der Abteilung erhöhen, Zusammenarbeit gestalten und verantwortlich sein für die Gesundheit, Kosten und Weiterentwicklung wichtiger Datenprodukte und Datenplattformen, indem Sie eng mit Full-Stack-Entwicklern, Produktmanagern, Designern und DevOps zusammenarbeiten, 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 bezüglich Remote-Arbeit in Deutschland.

Was Sie tun werden:

  • Leiten 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 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 Dienste hinweg.
  • Denken Sie über kurzfristige und langfristige Ziele nach, 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.
  • Seien Sie bereit für Startups: flexibel, komfortabel mit Ungewissheit 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 architektonischen Änderungen und der Bereitstellung von LLMs in realen Szenarien in großem Maßstab.
  • Tiefe 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.
  • Beherrschung von Python.
  • Vertrautheit mit Infrastruktur als Code, CI/CD und Cloud-Infrastruktur.
  • Fließende Kenntnisse in operativer Reife: SLOs, On-Call/Incident-Praktiken und Beobachtbarkeit.
  • Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit einer Neigung zu Handlungen und Ergebnissen.
  • Erfahrung mit 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.

Über Bluefish:

Bluefish glaubt, dass KI das nächste große Kapitel des Internets darstellt – und dass Verbraucher zunehmend KI nutzen werden, um Informationen und Medien online zu konsumieren. In diesem neuen KI-Internet benötigen Marken neue Werkzeuge und Technologien, um ihre Geschichten online zu erzählen – und ein neues Marketing-Ökosystem wird rund um KI geschaffen. Bluefish baut die Plattform, die Marken hilft, Verbraucher über diesen neuen KI-Kanal zu erreichen, mit leistungsstarken Unternehmenswerkzeugen zur Verwaltung der KI-Markenintegrität und zur Ansprache von Verbrauchern mit durchdachten und personalisierten KI-Marketing-Erlebnissen.

Das Team von Bluefish ist eine enge Gruppe von Veteranen der Mar-Tech-Branche, die zuvor geholfen haben, grundlegende Ad-Tech-Plattformen aufzubauen, die jetzt im Besitz von Meta und Microsoft sind. Bluefish, die führende KI-Marketing-Plattform für die Fortune 500, hat kürzlich eine Finanzierungsrunde der Serie A in Höhe von 20 Millionen US-Dollar unter der Leitung von NEA angekündigt, mit Beteiligung von Salesforce Ventures. Weitere Investoren sind Crane Venture Partners, Swift Ventures und Bloomberg Beta. Wir sind ein global verteiltes Team, mit Geschäftsbetrieb in New York City und Engineering in Berlin.

Warum Bluefish & unsere Werte:

  • Einzigartige Gelegenheit, am Anfang eines schnell wachsenden Startups zu arbeiten, das im Zentrum von KI tätig ist.
  • Herausfordernde und abstrakte Probleme angehen, während Sie die 300 Milliarden Dollar schwere Legacy-Mar-Tech-Branche disruptieren.
  • Arbeiten Sie in einem erfahrenen, leistungsstarken Team, in dem Sie sofortige Verantwortung und Einfluss haben.
  • Erleben Sie eine echte Meritokratie mit signifikanten Karrierewachstumschancen, während das Geschäft wächst.

Unsere Werte:

  • Nachgewiesene Entschlossenheit und Einfallsreichtum - Sie finden kreative Lösungen, passen sich schnell an und scheuen sich nicht, in einem schnelllebigen, sich entwickelnden Umfeld anzupacken.
  • Durchdachter und strategischer Denker mit der Fähigkeit, Bedürfnisse vorherzusehen, die richtigen Fragen zu stellen und Erkenntnisse zu liefern, die echten Wert schaffen.
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit über Funktionen und Rollen hinweg, Förderung offener Kommunikation und gemeinsamer Verantwortung für Ergebnisse.
  • Engagement für Handwerkskunst - Sie sind stolz darauf, qualitativ hochwertige Arbeit zu leisten, achten auf die kleinen Details und behalten das große Ganze im Blick.
  • Selbststarter mit proaktiver Denkweise und starkem Verantwortungsbewusstsein - in der Lage, Projekte unabhängig voranzutreiben und gleichzeitig im Einklang mit den Zielen des Teams zu bleiben.
  • Komfortabel im Umgang mit Ungewissheit und beim Erlernen neuer Werkzeuge, Prozesse oder Technologien, um die Arbeit zu erledigen.

Staff AI Engineer Arbeitgeber: Bluefish

Bluefish bietet eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines schnell wachsenden Startups zu werden, das an der Spitze der KI-Technologie steht. Mit einem engagierten Team von Branchenexperten fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Ihre Ideen und Beiträge sofortige Auswirkungen haben. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle und die Möglichkeit, in Berlin oder remote zu arbeiten, bieten Ihnen die Freiheit, Ihre Karriere in einem dynamischen Umfeld voranzutreiben.

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Kontaktdaten:

Bluefish Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff AI Engineer 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 Bluefish 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

Architektur von Datenplattformen
Datenpipelines
Modellintegration
Modellbereitstellung
Python
NLP/LLM Erfahrung
CI/CD

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 gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefish 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 entscheidend sein!