Founding ML Engineer (Spectrum)

Spectrum collects data from an Organisation’s Code, Docs und Issues und organisiert Wissen in einer einheitlichen Ontologie, die KI-Agenten effizient durchsuchen und darüber nachdenken können. Wir zielen darauf ab, den semantischen Bereich für Software-Bauorganisationen 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 verwendet wird, um es in Einklang zu halten. Spectrum soll die einzige Quelle der Wahrheit für alle Produkt- und Architekturkenntnisse sein. Spectrum ist ein Bewohner des Startup-Inkubators von JetBrains, mit Startup-Geschwindigkeit und Autonomie, 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 helfen, die Forschungsagenda für unser Team zu definieren. Ihre technische Vision und Designentscheidungen werden direkt das Produkt prägen und seinen Erfolg bestimmen.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Erstellen der ML/LLM-Lösung für Datenaufnahme, Wissensextraktion, Abruf und anschließendes Denken.
• 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 von Einstellkriterien, Wachstum des ML-Teams und Gestaltung der ML-Teamkultur.

Erforderliche Qualifikationen

• Eine nachweisliche Erfolgsbilanz als ML/AI Lead.
• Mindestens fünf Jahre Erfahrung in ML/AI-Systemen, davon mindestens zwei Jahre mit Fokus auf LLMs und generative AI.
• Ein tiefes Verständnis des LLM-Ökosystems, einschließlich Modellarchitekturen und Feinabstimmungsansätzen.
• Praktische Erfahrung mit: Prompt Engineering und LLM-Pipeline-Design, einschließlich Bewertung.
• Agentische Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents oder ein 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.
• Exzellente 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 Denken.
• 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 in Isolation hinaus.
• Hintergrund in Code-Analyse, Entwickler-Tools oder Software-Engineering-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.