Founding ML Engineer (Spectrum)

Spectrum sammelt Daten aus dem Code, den Dokumenten und den Problemen einer Organisation und organisiert Wissen in einer einheitlichen Ontologie, die von KI-Agenten effizient durchsucht und verarbeitet werden kann. Unser Ziel ist es, den semantischen Bereich für Softwareentwicklungsorganisationen zu revolutionieren und über Spezifikationen hinauszugehen, die nicht mit dem Code synchron sind, indem wir eine lebende Spezifikation einführen – eine, die aus dem gesamten System extrahiert wird und dazu dient, es in Einklang zu halten. Spectrum soll die einzige Quelle der Wahrheit für alle Produkt- und Architekturkenntnisse sein. Spectrum ist Teil des Startup-Inkubators von JetBrains, mit der Geschwindigkeit und Autonomie eines Startups und unterstützt von 25 Jahren Erfahrung im Bereich Entwickler-Tools.

Wir suchen einen erstklassigen ML Engineer, der uns hilft, die Zukunft der Softwareentwicklung zu gestalten. Sie werden unseren AI- und ML-Engineering-Stack besitzen und die Forschungsagenda für unser Team definieren. Ihre technische Vision und Designentscheidungen werden direkt das Produkt prägen und dessen Erfolg bestimmen.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Erstellen der ML/LLM-Lösung für Datenaufnahme, Wissensextraktion, Abruf und anschließendes Schließen von Folgerungen.
• Erstellen der Datensätze, Metriken und Pipelines, die messbare Verbesserungen im gesamten System vorantreiben.
• Architektur und Verbesserung von Agenten für Kontextabruf, Wissensextraktion und Datenabgleich, einschließlich Prompt-Engineering, Modellauswahl und Inferenzoptimierung.
• Einführung von MLOps-Praktiken, einschließlich Orchestrierung, Beobachtbarkeit und Experimentverfolgung.
• Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team bei der Systemgestaltung und mit JetBrains Research zur Forschungsagenda.
• Definition der Einstellkriterien, Aufbau des ML-Teams und Gestaltung der ML-Teamkultur.

Erforderliche Qualifikationen

• Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz als ML/AI-Leiter.
• Mindestens fünf Jahre Erfahrung in ML/AI-Systemen, davon mindestens zwei Jahre mit Fokus auf LLMs und generative KI.
• Ein tiefes Verständnis des LLM-Ökosystems, einschließlich Modellarchitekturen und Feinabstimmungsansätzen.
• Praktische Erfahrung mit:
• Prompt-Engineering und LLM-Pipeline-Design, einschließlich Evaluierung.
• Agentenrahmen wie LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents oder einem Äquivalent.
• Vektordatenbanken und retrieval-augmented generation (RAG)-Muster.
• Bereitstellung und Skalierung von LLM-gestützten Anwendungen unter Verwendung von APIs (z. B. OpenAI oder Anthropic) oder Open-Source-Modellen.
• Starke Python-Kenntnisse – Kotlin-Kenntnisse wären von Vorteil.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verschiedenen Zielgruppen zu erklären.
• Fließende Englischkenntnisse, sowohl schriftlich als auch mündlich.

Unser idealer Kandidat hätte

• Erfahrung mit Ontologien, Wissensgraphen oder graphbasiertem Schließen.
• Erfahrung in frühen Phasen von Startups – Sie genießen die Null-zu-Eins-Phase.
• Die Fähigkeit, strategisch über produktorientierte KI nachzudenken, über das bloße Trainieren von Modellen hinaus.
• Hintergrund in der Codeanalyse, Entwickler-Tools oder Softwareengineering-Forschung.
• Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen oder komplexen agentischen Workflows.
• Aktive Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten oder Publikationen.

Was wir bieten

• Ein wettbewerbsfähiges Gehalt und JetBrains-Vorteile.
• Eine großzügige Laufzeit und Unternehmensressourcen mit Startup-Autonomie.

Wir verarbeiten die in Ihrer Bewerbung bereitgestellten Daten gemäß der Datenschutzrichtlinie für die Rekrutierung.