Software Engineer, AI Product

Global Data und BI sucht auf fortlaufender Basis für Daten-, BI- & Analytics- und ML/AI-Projekte für große Unternehmen. Neben Beratungsdiensten entwickeln wir produktionsbereite Geschäftsplattformen und SaaS-Anwendungen, die moderne Cloud-Technologien, Datenanalysen und KI-Funktionen nutzen. Wir liefern Unternehmenslösungen mit zertifizierten Ingenieuren in AWS und Microsoft Azure / Power BI-Technologien. Unser Fokus umfasst Transformationsprojekte in der Finanzbranche, die Entwicklung maßgeschneiderter Plattformen und unsere proprietäre Noème-Produktreihe.

Unsere Mission ist es, die Unternehmensdatenreise von Komplexität zu strategischer Klarheit zu transformieren, um sicherzustellen, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern genutzt werden, um intelligentere Entscheidungen, stärkere Unternehmen und nachhaltige Auswirkungen zu fördern.

Wir suchen einen AI Product Engineer, der Teil des Teams ist, das intelligente Funktionen in unsere Noème-Produktreihe und Unternehmensdatenplattformen integriert. Als wichtiger Mitgestalter unserer KI-Vision helfen Sie dabei, bahnbrechende KI-gestützte Funktionen zu definieren und zu entwickeln, die Datenplattformen intelligenter, intuitiver und leistungsfähiger machen.

Was Sie tun werden (Rollen & Verantwortlichkeiten):

• Prototyping und Experimentieren mit neuen KI-Funktionen für Datenplattformen, einschließlich natürlicher Sprachabfragen, automatisierter Einsichtsgenerierung, intelligenter Datenkategorisierung und KI-unterstützter Analytik.
• Entwicklung produktionsreifer KI-Systeme, die LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken und ML-Modelle in zentrale Produkterlebnisse integrieren.
• Entwurf und Implementierung intelligenter Datenfunktionen wie semantische Suche über Unternehmensdaten, Übersetzung natürlicher Sprache in SQL, automatisierte Berichtserstellung und kontextbewusste Empfehlungen.
• Entwicklung KI-gestützter Datenqualitäts- und Governance-Tools, die automatisch Anomalien erkennen, Schemaverbesserungen vorschlagen und Datenqualitätsprobleme identifizieren.
• Erstellung intelligenter Automatisierungsworkflows mit LLMs, um Benutzern zu helfen, Daten zu transformieren, Code zu generieren und komplexe Pipelines mit natürlicher Sprache zu erstellen.
• Zusammenarbeit mit ML/AI-Teams zur Produktionsreife von Forschungsmodellen und deren Integration in benutzerorientierte Funktionen.
• Aufbau skalierbarer KI-Infrastrukturen, einschließlich Prompt-Management, LLM-Orchestrierung, Embedding-Pipelines und Modellbereitstellung.
• Implementierung von Evaluierungsrahmen für KI-Funktionen, einschließlich Überwachung von Qualität, Latenz, Kosten und Benutzerzufriedenheit.
• Arbeiten mit Vektordatenbanken und semantischen Suchsystemen (Pinecone, Weaviate, pgvector, Elasticsearch), um intelligente Datensuche zu ermöglichen.
• Partnerschaft mit Produkt- und Designteams zur Gestaltung schöner, intuitiver KI-Erlebnisse, die sich für Benutzer magisch anfühlen.
• Aktuell bleiben mit KI-Fortschritten, einschließlich neuer LLM-Funktionen, Feinabstimmungstechniken, RAG-Mustern und Agentenframeworks.
• Optimierung der Kosten und Leistung von KI-Funktionen durch Implementierung von Caching, Prompt-Optimierung und Modellwahlstrategien.
• Entwicklung von Full-Stack-KI-Funktionen von UI-Komponenten bis hin zu Backend-Services und Datenpipelines.
• Sicherstellung verantwortungsvoller KI-Praktiken, einschließlich Sicherheit, Datenschutz, Bias-Erkennung und Inhaltsfilterung.
• Zusammenarbeit funktionsübergreifend mit Datenengineering-, Backend-, Frontend- und Produktteams zur Bereitstellung integrierter KI-Lösungen.
• Beitrag zu technischen Architekturentscheidungen für KI-Funktionen und Unterstützung bei der Etablierung von Best Practices.
• Mentoring anderer Ingenieure zu KI/ML-Technologien und Produktentwicklung.

Was Sie haben sollten (Must-Haves):

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Softwaretechnik, Maschinenlernen oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 3-5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit 2+ Jahren im Aufbau von AI/ML-Produkten.
• Praktische Erfahrung im Aufbau produktionsreifer KI-Funktionen mit LLMs (GPT-4, Claude, Gemini), Embeddings und anderen ML-Technologien.
• Tiefes Verständnis der LLM-Fähigkeiten und -Einschränkungen, einschließlich Prompting-Strategien, Kontextfenstern, Token-Management und Modellwahl.
• Erfahrung mit AI/ML-Frameworks und -Tools: LangChain, LlamaIndex, Anthropic/OpenAI APIs, Hugging Face, Vektordatenbanken.
• Starke Full-Stack-Entwicklungsfähigkeiten: Sie verstehen, wie Teile eines Systems von UI bis zum Datenmodell zusammenpassen.
• Backend-Entwicklungserfahrung mit Node.js, Python oder ähnlichen Sprachen zur Erstellung von KI-Diensten und APIs.
• Datenbankkenntnisse, einschließlich relationaler Datenbanken (PostgreSQL, MySQL) und Verständnis von Datenmodellierung.
• Erfahrung mit Vektordatenbanken und semantischer Suche (Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, FAISS).
• Verständnis von RAG (Retrieval Augmented Generation)-Mustern und dem Aufbau kontextbewusster KI-Systeme.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten: Sie gehen Probleme ganzheitlich an, denken kritisch über die Auswirkungen nach und balancieren geschäftliche Auswirkungen mit technischer Exzellenz.
• Empathische Kommunikation: Sie kommunizieren technische Entscheidungen klar und arbeiten effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammen.
• Wirkungsorientierte Denkweise: Sie kümmern sich um geschäftliche Auswirkungen, priorisieren entsprechend und verstehen das Gleichgewicht zwischen Handwerk, Geschwindigkeit und Ergebnissen.
• Benutzerfokus: Sie denken kritisch darüber nach, wie KI-Funktionen die Arbeitsabläufe realer Menschen gestalten, und verstehen, dass Reichweite Verantwortung mit sich bringt.
• Fähigkeit, mit Unklarheiten umzugehen: Sie können schnell Prototypen erstellen, Ideen validieren und erfolgreiche Experimente produktionsreif machen.

Nice-to-Haves:

• Fortgeschrittene ML/AI-Expertise, einschließlich Feinabstimmung, Modelltraining, MLOps und Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle.
• Erfahrung mit Agentenframeworks und dem Aufbau autonomer KI-Systeme (LangGraph, AutoGPT-Muster, Funktionsaufrufe).
• Kenntnisse über Prompt-Engineering-Techniken, Few-Shot-Learning, Chain-of-Thought-Prompting und Optimierungsstrategien.
• Erfahrung mit KI-Sicherheit und verantwortungsvoller KI, einschließlich Inhaltsfilterung, Bias-Erkennung und Sicherheitsüberlegungen.
• Verständnis von Datenengineering und wie KI-Funktionen mit Datenpipelines, ETL-Workflows und Datenseen integriert werden.
• Erfahrung mit Azure OpenAI Service oder AWS Bedrock für Unternehmens-KI-Bereitstellungen.
• Kenntnisse über Konzepte der semantischen Schicht und wie KI die Geschäftsanalyse verbessern kann.
• Erfahrung mit BI-Tools (Power BI, Tableau) und Verständnis von Analyse-Workflows.
• Hintergrund in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Informationsabruf.
• Erfahrung mit Streaming-Daten und Echtzeit-KI-Funktionen.
• Verständnis der Kostenoptimierung für LLM-Anwendungen im großen Maßstab.
• Kenntnisse über datenschutzfreundliche KI-Techniken für den Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten.
• Erfahrung im Aufbau von KI-Funktionen für Finanzdienstleistungen oder andere regulierte Branchen.
• Beiträge zu Open-Source-KI/ML-Projekten oder aktive Teilnahme an der KI-Forschungsgemeinschaft.
• Vertrautheit mit Evaluierungsmetriken für KI-Systeme (BLEU, ROUGE, menschliche Bewertungsrahmen).
• Erfahrung mit A/B-Tests von KI-Funktionen und Messung der Auswirkungen.
• Zweisprachige Kenntnisse in Englisch und Französisch (von Vorteil für Kunden in Quebec und zweisprachige KI-Funktionen).
• Interesse an aufkommenden KI-Technologien wie multimodalen Modellen, Langkontextmodellen und KI-generiertem Code.

Standort: Remote (EST-Zeitzone bevorzugt für die Teamzusammenarbeit).

Berichtsbeziehung: Sie berichten an den Engineering Manager für KI-Produkte oder den Director of AI Engineering.

Vergütung: Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket, das an Ihren lokalen Markt und Ihr Wohnland angepasst ist. Die Vergütung basiert auf dem Standort und spiegelt die regionalen Marktstandards wider. Wir vergleichen uns mit führenden Technologieunternehmen in Ihrem Land, um wettbewerbsfähige, faire Vergütung für KI/ML-Ingenieure mit Erfahrung in der Produktentwicklung sicherzustellen.

Unser Engagement für Vielfalt, Gleichheit und Inklusion: Wir setzen uns für Chancengleichheit ein und ermutigen Frauen, indigene Völker, Personen mit Behinderungen, Veteranen und Personen aller Rassen, Ethnien, Religionen, Fähigkeiten, sexuellen Orientierungen sowie Geschlechtsidentitäten und -ausdrücke zur Bewerbung. Wir begrüßen auch Bewerbungen aus Ländern Lateinamerikas, da die Position remote ist.