Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur für KI-gestützte Datenprodukte und -pipelines.
- Arbeitgeber: Innovatives Startup im Bereich KI-Marketing mit einem dynamischen Team.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Karrierewachstum.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsdaten-Systemen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € 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 start-up-ready: 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 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 schnelllebigen Startups zu arbeiten, das im Zentrum der 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 erheblichen Karrierewachstumschancen, während das Unternehmen wächst.
Unsere Werte:
- Nachgewiesene Hartnäckigkeit und Einfallsreichtum - Sie finden kreative Lösungen, passen sich schnell an und scheuen sich nicht, in einer schnelllebigen, sich entwickelnden Umgebung die Ärmel hochzukrempeln.
- 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 Unklarheiten und beim Erlernen neuer Werkzeuge, Prozesse oder Technologien, um die Arbeit zu erledigen.
Staff AI Engineer Arbeitgeber: Bluefish
Kontaktperson:
Bluefish HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff AI Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du an einer Stelle interessiert bist, und wir helfen dir, die richtigen Verbindungen herzustellen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Coding-Skills und sei bereit, über deine bisherigen Projekte zu sprechen. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, Verantwortung zu übernehmen.
✨Tipp Nummer 4
Mach dir Gedanken über deine Fragen! Während des Interviews solltest du auch Fragen stellen, um zu zeigen, dass du wirklich interessiert bist. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zeigt dein Engagement für die Rolle.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff AI Engineer
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, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und den Ergebnissen, die du erzielt hast.
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine sorgfältige Bewerbung zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefish vorbereitest
✨Verstehe die Architektur
Mach dich mit den spezifischen Architekturanforderungen für die Rolle des Staff AI Engineer vertraut. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen in der Entwicklung und dem Betrieb von Produktionsdaten-Systemen präsentieren kannst, um zu zeigen, dass du die technischen Herausforderungen verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte, bei denen du LLMs implementiert oder Datenpipelines skaliert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen detailliert zu erläutern, insbesondere wie du Probleme gelöst und messbare Ergebnisse erzielt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe technische Konzepte auch Nicht-Technikern erklären musst, übe, wie du deine Ideen klar und verständlich kommunizieren kannst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein technisches Wissen und deine Kommunikationsfähigkeiten testen.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Führung von Teams und der Mentorship von Junior Engineers zu sprechen. Zeige, wie du andere inspiriert und zur Zusammenarbeit angeregt hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.