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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Automatisiere den Lebenszyklus von Agentic AI und entwickle skalierbare Softwarelösungen.
- Arbeitgeber: CONXAI, ein innovatives Unternehmen im Bereich agentische KI für die Bauindustrie.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und die Möglichkeit zur Arbeit in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps oder ML Engineering, Kenntnisse in NLP und Computer Vision.
- Andere Informationen: Hohe Autonomie und Zusammenarbeit mit einem globalen Team von Experten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Über CONXAI
CONXAI hat eine No-Code, agentische KI-Plattform für die Architektur-, Ingenieur- und Bauindustrie (AEC) sowie physische Industrien entwickelt, die sich auf Wissensautomatisierung konzentriert. Wir automatisieren hochriskante, wissensintensive Arbeitsabläufe, die traditionell in isolierten Daten, fragmentierten Tools und stillschweigender (nicht dokumentierter) menschlicher Expertise gefangen sind. Unsere Multi-Agenten-Systeme führen komplexe Überlegungen in der physischen Welt durch und verwandeln maßgeschneiderte, serviceintensive Prozesse in skalierbare Service-as-a-Software-Automatisierung. CONXAI wird von einigen der führenden AEC-Unternehmen in Europa, den USA, LATAM und Japan vertraut.
Ihre Rolle
Automatisierung des Lebenszyklusmanagements von Agentic AI und großen Vision-Modellen. Als Lead MLOps Engineer sind Sie die Brücke zwischen experimentellen ML-Modellen und skalierbarer, zuverlässiger Unternehmenssoftware. Sie sind verantwortlich für die "Fabriklinie" unserer KI - von der Trainingsautomatisierung bis zur Bereitstellung agentischer Tools. Sie stellen sicher, dass unsere Multi-Agenten-Systeme (LLMs + Computer Vision) leistungsfähig, kosteneffektiv und genau bleiben.
Was Sie tun werden
- Agentic Orchestration: Aufbau und Optimierung der Infrastruktur für LangChain/LangGraph, um komplexe Multi-Agenten-Überlegungen zu ermöglichen.
- Training Automation: Entwicklung automatisierter Pipelines zur Feinabstimmung von LLMs und zum Training von Computer Vision-Modellen speziell für branchenspezifische Anwendungsfälle.
- Model Deployment: Containerisierung und Bereitstellung von Modellen mit Docker und Terraform, um eine latenzarme Inferenz für hochriskante Arbeitsabläufe sicherzustellen.
- Lifecycle Management: Implementierung von Monitoring für KI "stille Fehler", Verfolgung von Modellabweichungen und Leistungskennzahlen, um den kontinuierlichen Erfolg der Kunden sicherzustellen.
- ML Infrastructure: Verwaltung der rechenintensiven Umgebungen, die für KI erforderlich sind, mit Optimierung sowohl für Leistung als auch für Wirtschaftlichkeit.
Wer Sie sind
- 5+ Jahre Erfahrung in MLOps oder ML Engineering, mit Erfahrung in NLP (LLMs) und Computer Vision.
- Agentic Expert: Tiefe Vertrautheit mit agentischen Frameworks wie LangChain oder LangGraph.
- Tech Stack: Experte in Terraform, Docker und GitLab CI/CD-Pipelines.
- Strategisches Denken: Sie verstehen, dass ein KI-Modell nur so gut ist wie seine Produktionszuverlässigkeit und seine Auswirkungen auf die Rendite des Nutzers.
Warum CONXAI
- Edge of Innovation: Architektur des Produktionsrückgrats für Echtzeit-, latenzarme agentische KI.
- High Autonomy: Steuerung der End-to-End-MLOps-Strategie, von automatisierten Retraining-Pipelines bis hin zu anspruchsvollem Modellmonitoring in großem Maßstab.
- Top-Tier Peer Group: Partnerschaft mit einem globalen Team von ML-Forschern und Software-Ingenieuren, um die Lücke zwischen "experimentell" und "mission-critical" zu schließen.
- Equity & Scale: Wettbewerbsfähige Vergütung mit erheblichem Eigenkapitalpotenzial.
Lead MLOps Engineer (Multimodal Agentic AI Systems) Arbeitgeber: Conxai Technologies GmbH
Kontaktperson:
Conxai Technologies GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead MLOps Engineer (Multimodal Agentic AI Systems)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe mit Mock-Interviews und stelle sicher, dass du deine Kenntnisse über MLOps, NLP und Computer Vision auffrischst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio oder auf GitHub. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Arbeiten ins beste Licht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für CONXAI. Lass uns gemeinsam sicherstellen, dass deine Bewerbung heraussticht und du die Chance bekommst, Teil unseres innovativen Teams zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead MLOps Engineer (Multimodal Agentic AI Systems)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für MLOps sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Rolle interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich MLOps und ML Engineering. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du unser Team bereichern kannst.
Technische Skills hervorheben: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Technologien wie Terraform, Docker und CI/CD-Pipelines klar darstellst. Wir suchen nach jemandem, der mit diesen Tools vertraut ist und sie effektiv einsetzen kann.
Bewirb dich über unsere Website: Um den Prozess so einfach wie möglich zu gestalten, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Conxai Technologies GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LangChain, Docker und Terraform. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich MLOps und ML Engineering. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige deine strategische Denkweise
Betone, wie wichtig es ist, dass ein KI-Modell zuverlässig ist und einen positiven ROI für die Nutzer hat. Diskutiere, wie du in der Vergangenheit Strategien entwickelt hast, um die Produktionszuverlässigkeit zu verbessern und den Nutzen für die Endbenutzer zu maximieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, die CONXAI im Bereich MLOps sieht, oder nach der Teamdynamik und den Projekten, an denen du arbeiten würdest.