Founding ML Engineer (Spectrum)

Software engineers and KI-Agenten haben dasselbe Problem: die eine Person oder den einen Ort zu finden, der ihre schwierige, spezifische Frage beantwortet. Viele Lösungen versprechen, dies mit Ähnlichkeitssuche in Vektordatenbanken zu lösen. Leider ist das Finden der Antwort oft ein Puzzle, dessen Teile aus einer Vielzahl widersprüchlicher Quellen gesammelt werden müssen und nicht ohne präzise Suche und sorgfältiges Denken gelöst werden können. Spectrum sammelt Daten aus dem Code, den Dokumenten und den Problemen einer Organisation und organisiert Wissen in einer einheitlichen Ontologie, die KI-Agenten effizient durchsuchen und über die sie nachdenken können. Wir streben an, den semantischen Bereich für Softwareentwicklungsorganisationen zu revolutionieren und über Spezifikationen hinauszugehen, die nicht mehr mit dem Code synchron sind, indem wir eine lebende Spezifikation einführen – eine, die aus dem gesamten System extrahiert wird und verwendet wird, um es im 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 in der Entwicklerwerkzeugbranche.

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

• Entwurf und Aufbau der ML/LLM-Lösung für Datenaufnahme, Wissensextraktion, Abruf und anschließendes Denken.
• Erstellung 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.
• Einrichtung von MLOps-Praktiken, einschließlich Orchestrierung, Beobachtbarkeit und Experimentverfolgung.
• Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team bei der Systemgestaltung und mit JetBrains Research zur Forschungsagenda.
• Definition von Einstellungskriterien, Wachstum des ML-Teams und Gestaltung der ML-Teamkultur.

Wir erwarten von Ihnen:

• Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz als ML/AI-Leiter.
• Mindestens fünf Jahre Erfahrung in ML/AI-Systemen, davon mindestens zwei Jahre mit LLMs und generativer KI.
• Ein tiefes Verständnis des LLM-Ökosystems, einschließlich Modellarchitekturen und Feinabstimmungsansätzen.
• Praktische Erfahrung mit:

• Prompt-Engineering und LLM-Pipeline-Design, einschließlich Bewertung.
• Agentenrahmen wie LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents oder einem Äquivalent.
• Vektordatenbanken und retrieval-augmented generation (RAG)-Muster.
• Bereitstellung und Skalierung von LLM-gestützten Anwendungen mit APIs (z.B. OpenAI oder Anthropic) oder Open-Source-Modellen.

Unser idealer Kandidat hätte:

• Erfahrung mit Ontologien, Wissensgraphen oder graphbasiertem Denken.
• Erfahrung in frühen Phasen von Startups – Sie genießen die Null-bis-eins-Phase.
• Die Fähigkeit, strategisch über produktorientierte KI nachzudenken, über das bloße Trainieren von Modellen in Isolation hinaus.
• Ein Hintergrund in Code-Analyse, Entwicklerwerkzeugen 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 sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir wissen, dass großartige Ideen von jedem, überall kommen können. Deshalb tun wir unser Bestes, um einen offenen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen – einen, der jeden willkommen heißt, unabhängig von seinem Hintergrund, seiner Identität, Religion, Alter, Zugänglichkeitsbedürfnissen oder Orientierung.