Founding AI Systems Architect, Verified Autonomy, Knowledge Graphs, MLOps, AI Governance in Institutional World Models

HYLMAN stellt eine Gründungstechnikgruppe zusammen, um eine neue KI-Systemschicht für Organisationen zu entwickeln, in denen Aktionen korrekt, autorisiert, nachgewiesen, prüfbar und sicher sein müssen, bevor sie ausgeführt werden. Die meisten KI-Agenten können heute Texte entwerfen, Dokumente durchsuchen, APIs aufrufen und Workflows auslösen. Das reicht jedoch nicht für echte Institutionen. In Unternehmen, Krankenhäusern, Banken, Versicherungen, Industriebetreibern, Softwareplattformen und öffentlichen Sektoren ist eine Aktion nur dann nützlich, wenn sie den richtigen Betriebszustand ändert, Autoritätsregeln respektiert, gültige Beweise verwendet, nachgelagerte Verpflichtungen schließt, versteckte Nebenwirkungen vermeidet und eine Spur hinterlässt, die später geprüft werden kann.

Wir arbeiten auf diese fehlende Schicht hin: KI-Systeme, die den organisatorischen Zustand verstehen und die Konsequenzen vorgeschlagener Aktionen vor deren Eintreten vorhersagen können. Dies ist eine Gründungsmöglichkeit für Menschen, die an der Schnittstelle von KI-Forschung, Unternehmenssystemen, Graph-/Prozessdaten, sicherer Infrastruktur, formalen Richtlinien und regulierter Bereitstellung arbeiten können. Wir suchen keine generischen Prompt-Ingenieure oder Personen, die nur wissen, wie man ein LLM mit einer Vektordatenbank verbindet. Wir suchen Entwickler, die verstehen, dass sichere Autonomie Zustand, Beweise, Richtlinien, Unsicherheit, Verifizierung und operationale Disziplin erfordert.

Die Probleme, an denen wir arbeiten, sind:

• Unternehmenssoftware ist nicht nur eine Sammlung von Werkzeugen. Sie ist ein teilweise beobachtbares Übergangssystem. Eine einzige Aktion kann ein Ticket aktualisieren, eine Eskalation auslösen, eine Genehmigungskette verletzen, eine Dokumentanforderung versäumen, eine Verpflichtung ungelöst lassen, einen Kundenrisikozustand ändern oder eine verzögerte operationale Exposition schaffen.
• Aktuelle KI-Agenten sehen normalerweise nur die Schnittstelle und die unmittelbare Antwort. Sie modellieren nicht zuverlässig, was sich darunter geändert hat.

Unser Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die über Folgendes nachdenken können:

• Aktueller institutioneller Zustand
• Kandidatenaktion
• Autorität des Akteurs
• Verfügbare Beweise
• Richtlinienbeschränkungen
• Verborgene Workflow-Abhängigkeiten
• Erwartete Zustandsänderungen
• Verbotene oder unsichere Zustandsänderungen
• Offene Verpflichtungen
• Fehlender Nachweis
• Verzögerter Risiko
• Unsicherheit und Enthaltung

Das Ergebnis, das uns interessiert, ist nicht nur ein Werkzeugaufruf. Es ist eine überprüfbare Vorhersage darüber, was sich ändern wird, was möglicherweise kaputt geht, was fehlt und ob das System handeln, eskalieren oder sich enthalten sollte.

Je nach Ihrem Hintergrund können Sie zu einem oder mehreren der folgenden Bereiche beitragen:

1. Institutioneller Zustand und Wissensgraphenschicht: Entwerfen Sie typisierte Darstellungen des Unternehmenszustands: Konten, Vorfälle, Tickets, Verträge, Anbieter, Genehmigungen, Verpflichtungen, Kontrollen, Systeme, Personen, Dokumente, Metriken und Beweise.
2. Übergangsmodellierung und KI-Forschung: Helfen Sie beim Trainieren und Bewerten von Modellen, die zustandsabhängige Übergänge vorhersagen.
3. MLOps, GPU-Infrastruktur und Modell-Systemtechnik: Bauen Sie die technische Plattform für reproduzierbare KI-Experimente und kontrollierte Bereitstellungen.
4. Richtlinien, Verifizierung und gesteuerte Aktionskontrolle: Wandeln Sie organisatorische Regeln in ausführbare Einschränkungen um.
5. Sicherheit, Datenschutz und KI-Governance: Entwerfen Sie KI-Systeme, die sicher mit sensiblen institutionellen Daten umgehen können.
6. Regulierte Unternehmens-KI-Piloten: Helfen Sie dabei, technische Systeme in reale, kontrollierte Umgebungen zu übersetzen.

Wer sich bewerben sollte:

Sie könnten gut passen, wenn Sie einer der folgenden sind:

• Ein Senior AI Systems Architect, der produktionsreife KI- oder Datenplattformen gebaut hat.
• Ein Machine Learning Scientist oder Forschungsingenieur mit umfangreicher Erfahrung in LLMs, Graph ML, strukturierter Vorhersage, Unsicherheit, Weltmodellen, RL oder Bewertung.
• Ein Experte für Wissensgraphen, semantische Systeme oder Prozessmining, der den realen Unternehmenszustand und unordentliche Workflow-Daten versteht.
• Ein Modell-System- oder MLOps-Ingenieur, der zuverlässige GPU-, Inferenz-, Bewertungs- und Beobachtungsinfrastrukturen aufbauen kann.
• Ein Ingenieur für formale Methoden, Richtlinien, IAM oder Verifizierung, der Regeln kodieren und beweisen kann, ob Aktionen gültig sind.
• Ein Architekt für Sicherheit, Datenschutz oder KI-Governance, der hochriskante KI-Systeme prüfbar, isoliert und regulatorisch bereit machen kann.
• Ein regulierter Unternehmens-KI-Entwickler, der über Demos hinausgegangen ist und weiß, was es braucht, um Systeme zu liefern, bei denen Fehler Konsequenzen haben.

Erforderliche Qualitäten:

Sie sollten mit Unklarheiten, schneller Iteration und direkter Verantwortung vertraut sein. Sie sollten in der Lage sein, von den ersten Prinzipien aus zu argumentieren und nicht nur Standard-KI-Komponenten zusammenzustellen. Sie sollten in der Lage sein, Beweise für Ihre Arbeit zu zeigen. Wir werden nach Beweisen fragen, nicht nur nach Behauptungen. Nützliche Beweise umfassen GitHub, Arbeiten, Patente, Google Scholar, Hugging Face, Modellkarten, Benchmark-Ergebnisse, Demos, öffentliche Produkte, Architekturdiagramme, Dashboards, sanitisierten Code, Sicherheitsdokumentation, Produktionsreferenzen, Auszeichnungen, Vorträge oder Beweise für bereitgestellte Systeme.

Sie sollten ab Juli verfügbar sein und in der Lage sein, an CET-kompatiblen Anrufen teilzunehmen. Remote-Teilnahme ist für viele Rollen akzeptabel, aber ausgewählte Kandidaten müssen möglicherweise an technischen Diskussionen online und möglicherweise an persönlichen Treffen in Europa/Deutschland teilnehmen.

Was zu senden ist:

Bitte bewerben Sie sich, indem Sie eine E-Mail an ryan.adams@hylman.com senden mit:

• Ihrem Lebenslauf.
• Eine kurze Notiz, die erklärt, welcher Bereich am besten zu Ihnen passt.
• Links zu Beweisen Ihrer Arbeit.
• Ihre Verfügbarkeit ab Juli, einschließlich erwarteter FTE oder Stunden pro Woche.
• Ihren aktuellen Standort und die Fähigkeit, an CET-kompatiblen Anrufen teilzunehmen.
• Alle Arbeitgeber-, IP-, Beratungs-, Stipendien-, Vertraulichkeits- oder Interessenkonfliktbeschränkungen, die die Teilnahme beeinträchtigen könnten.