Internal Water Leakage Consultant

Transformieren Sie die Zukunft der Versicherung durch technologiegetriebenes Handeln. Enzo ist ein B2B PropTech & WaterTech-Startup, das neu definiert, wie die Immobilienversicherung und die Immobilienbranche Wasserschäden verhindern. Mit unserer proprietären IoT- und KI-Lösung, one.drop, ermöglichen wir es Versicherern, Immobilien zu schützen, bevor Schäden auftreten, und verwandeln reaktive Schadensmanagement in proaktive Risikominderung.

Als MLOps Engineer sind Sie verantwortlich für die Brücke zwischen der Modellentwicklung und der realen Produktion, um sicherzustellen, dass unsere KI-Systeme Millionen von Sensordatenpunkten pro Tag mit hoher Leistung, Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit verarbeiten können. Sie arbeiten eng mit KI-Ingenieuren, Backend-Ingenieuren und dem Gründungsteam zusammen, um unsere ML-Infrastruktur und Bereitstellungspipelines zu professionalisieren. Dies ist eine praktische, wirkungsvolle Rolle mit echtem Eigentum von Anfang an.

Aufgaben

• ML-Infrastruktur & CI/CD: Entwerfen und Implementieren von CI/CD-Pipelines für ML-Training und -Inference. Erstellen reproduzierbarer, versionierter Modellbereitstellungs-Workflows. Verbesserung der Umgebungsparität zwischen Entwicklung, Staging und Produktion.
• Skalierbare Inferenz & Leistung: Entwerfen effizienter Inferenzpipelines für Zeitreihenmodelle, die Millionen von Sensordatenpunkten pro Tag verarbeiten. Optimierung von Latenz, Durchsatz und Kosten über die Cloud-Infrastruktur.
• Datenpipelines & Systemintegration: Aufbau und Wartung von Datenpipelines in TypeScript zur Eingabe, Validierung und Transformation von IoT-Sensordaten. Enge Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, die in Python arbeiten, um den Modellcode und die algorithmischen Anforderungen zu verstehen.
• Beobachtbarkeit & Zuverlässigkeit: Implementierung von Monitoring für Modellleistung, Datenqualität, Drift und Systemgesundheit. Definition von Fehlermodi und Wiederherstellungsstrategien für ML-Systeme in der Produktion.
• Kollaboration über Abteilungen hinweg: Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, um Modelle produktionsbereit zu machen. Herausfordern von Annahmen über Skalierbarkeit, Kosten und operationale Risiken.

Anforderungen

• Starke Systembauerfahrung: Erfahrung in der Bereitstellung von Systemen in der Produktion. Verständnis der ML-Lebenszyklen und Inferenzbeschränkungen.
• Technische Exzellenz: Starkes Verständnis von Python-ML-Codebasen und Algorithmen. Programmierkenntnisse in TypeScript sind von Vorteil.
• Leistungs- & Skalierbarkeitsdenken: Sie denken in Bezug auf Durchsatz, Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit. Sie haben Systeme optimiert, die großflächige, hochfrequente Daten verarbeiten.
• Startup-Einstellung: Praktisch, pragmatisch und umsetzungsorientiert. Komfortabel im Umgang mit Systemen von Anfang bis Ende.
• Sprachen: Fließend in Englisch.

Vorteile

• Aufbau der Grundlage für KI-Systeme, die reale Schäden verhindern.
• Mission-getriebene Innovation: Helfen Sie Versicherern, von der Schadenszahlung zur Schadenverhütung überzugehen.
• Direkter Einfluss: Ihre Arbeit prägt, wie eine gesamte Branche einen ihrer größten Kostentreiber angeht.
• Autonomie & Eigentum: Freiheit, unsere KI-Modelle zu entwerfen, zu testen und weiterzuentwickeln.
• Kultur der Macher: Arbeiten Sie mit einem Team zusammen, das Integrität, Neugier und Umsetzung schätzt.
• Flache Hierarchien, ehrliche und direkte Kommunikation mit einer offenen Startup-Kultur.
• Kostenlose Snacks: unbegrenzter Kaffee, Snacks, Getränke, frisches Obst und mehr.
• Großartige Karriere- und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten - wir möchten, dass Sie mit uns wachsen.

Wenn Sie bereit sind, neu zu definieren, was Partnerschaft in der Versicherungsbranche bedeutet - und Versicherern helfen möchten, mit Enzo als ihrem vertrauenswürdigen Innovationspartner erfolgreich zu sein - würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.