Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Tools zur Verbesserung von Kotlin-Code und analysiere Agentenverhalten.
- Arbeitgeber: JetBrains, ein innovatives Unternehmen mit einer Leidenschaft für Entwickler-Tools.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsorte, zusätzliche Urlaubstage und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Programmierens mit KI und beeinflusse Millionen von Entwicklern.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Evaluierungs- oder Analyse-Pipelines und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bei JetBrains ist Code unsere Leidenschaft. Seit unserer Gründung im Jahr 2000 streben wir danach, die stärksten und effektivsten Entwicklerwerkzeuge der Welt zu schaffen. Heute werden KI-gestützte Codierungsagenten zu einem zentralen Bestandteil der Art und Weise, wie Entwickler Kotlin schreiben – und wir möchten sicherstellen, dass sie es gut machen. Das Kotlin AI Value Stream-Team ist verantwortlich dafür, wie KI-Agenten Kotlin-Code auf allen Plattformen verstehen, generieren und verbessern: Android, Kotlin Multiplatform, serverseitig, web, desktop und andere.
Wir bauen die Evaluierungsinfrastruktur, Fehleranalysetools und Post-Training-Pipelines, die das Verhalten von Agenten bei realen Kotlin-Entwickleraufgaben messen und verbessern. Als Research Engineer in diesem Team sind Sie für den gesamten Prozess verantwortlich: Analysieren, wie Agenten bei Kotlin scheitern → Evaluierungen erstellen, die diese Fehler erfassen → Methoden zur Behebung dieser Fehler recherchieren und implementieren → die Verbesserung messen. Ihre Arbeit wird direkt beeinflussen, wie Millionen von Entwicklern Kotlin durch KI-Codierungsagenten erleben.
Zu Ihren Aufgaben gehören:
- Tools für agentische Fehleranalyse entwickeln: Entwerfen und Implementieren von Werkzeugen zur systematischen Erfassung, Klassifizierung und Analyse von Fehlern, die KI-Codierungsagenten beim Generieren von Kotlin-Code machen.
- Evaluierungspipelines aufbauen: Entwerfen, Implementieren und Warten von Evaluierungspipelines, die die Qualität der Kotlin-Codegenerierung über verschiedene Dimensionen messen, einschließlich Korrektheit, Idiomatik, Build-Erfolg, Framework-Nutzung und Testabdeckung.
- Methoden zur Verbesserung des Verhaltens von Agenten und Modellen auf Kotlin recherchieren: Experimentieren mit Post-Training-Techniken (SFT, DPO, GRPO), um zu verbessern, wie Modelle Kotlin-spezifische Muster, Idiome und Frameworks handhaben.
- Öffentliche Kotlin-Benchmarks erstellen: Entwerfen und Erstellen von Open-Source-Benchmarks, die die Leistung von KI-Codierungsagenten bei Kotlin-Aufgaben messen und schließlich zum Standardreferenz für das Ökosystem werden.
Wir freuen uns, Sie an Bord zu haben, wenn Sie:
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Evaluierungs- oder Analysepipelines für LLMs oder KI-Codierungsagenten in einer Forschungs- oder Produktionsumgebung haben.
- Starke Python-Engineering-Fähigkeiten (mindestens drei Jahre) besitzen, mit der Fähigkeit, sauberen, wartbaren Code in datenschweren und ML-nahen Codebasen zu schreiben.
- Erfahrung mit Datenanalyse im großen Maßstab haben: Abfragen großer Datensätze (SQL/Athena), Aufbau von Datenpipelines und Durchführung statistischer Analysen von experimentellen Ergebnissen.
- Die Fähigkeit haben, Projekte von Anfang bis Ende zu leiten – vom Identifizieren eines Problems in Agententraces bis hin zum Entwerfen einer Evaluierung, Durchführen von Experimenten und Ausliefern einer Lösung.
- Ein produktbewusstes Mindset haben: Sie interessieren sich dafür, wie Agenten tatsächlich von Entwicklern genutzt werden und können reale Fehlermuster in Evaluierungs- und Trainingsarbeiten übersetzen.
- Vertrautheit mit Kotlin oder eine starke Bereitschaft haben, tiefgehende Kotlin-Expertise zu entwickeln.
Unser idealer Kandidat hat auch Erfahrung mit:
- Post-Training-LLMs: SFT, RLHF, DPO, GRPO – entweder praktische Schulung oder das Entwerfen der Daten- und Belohnungspipelines, die in das Training einfließen.
- Modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch) und LLM-Trainingsstacks (TRL, verl, Megatron oder ähnlich).
- Entwicklung von KI-Agenten: werkzeugbenutzende Agenten, mehrstufige Codierungsabläufe, agentische Frameworks.
- Evaluierungsframeworks und -tools: Inspect AI, Promptfoo, LM-evaluation-harness oder benutzerdefinierte Evaluierungspipelines.
- Experimentverfolgung und Beobachtbarkeit: Weights & Biases, MLflow, Langfuse oder ähnlich.
Warum JetBrains beitreten?
- Starkes Grundgehalt.
- Flexible Arbeitsorte.
- Remote-Arbeit.
- Zusätzliche Freizeit.
- Krankenversicherungszuschuss.
- Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Umzugshilfe.
- Sprachkurse.
- Mentale Gesundheitsunterstützung.
- Sportförderung.
- Interne Veranstaltungen.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir wissen, dass großartige Ideen von jedem, überall kommen können. Deshalb bemühen wir uns, einen offenen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen, der jeden willkommen heißt, unabhängig von Hintergrund, Identität, Religion, Alter, Zugänglichkeitsbedürfnissen oder Orientierung.
Research Engineer (Agentic Behavior – Kotlin AI Value Stream) Arbeitgeber: JetBrains
Kontaktperson:
JetBrains HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Engineer (Agentic Behavior – Kotlin AI Value Stream)
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Zeig Interesse an der Firma und dem Team, indem du nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen fragst. Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor, die speziell auf Kotlin und AI-Entwicklung abzielen. Übe, wie du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise präsentieren kannst. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Tipp Nummer 3
Netzwerke mit anderen Entwicklern und Fachleuten in der Branche. Nutze Plattformen wie LinkedIn oder GitHub, um Kontakte zu knüpfen und dich über aktuelle Trends auszutauschen. Das kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem kannst du dich über die neuesten Stellenangebote informieren und direkt mit uns in Kontakt treten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Engineer (Agentic Behavior – Kotlin AI Value Stream)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir wollen wissen, wer du bist und was dich motiviert. Zeig uns, warum du für die Rolle als Research Engineer brennst!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder welche Erfolge du erzielt hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu verstehen, wie du in unser Team passt.
Kotlin ist der Schlüssel!: Da wir im Kotlin-Umfeld arbeiten, solltest du deine Kenntnisse in Kotlin hervorheben. Wenn du noch nicht viel Erfahrung hast, zeig uns deine Bereitschaft, dich in die Sprache einzuarbeiten und dein Wissen zu vertiefen.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei JetBrains vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit JetBrains und der spezifischen Rolle des Research Engineers vertraut. Lies über ihre Produkte, insbesondere über Kotlin und die AI-gestützten Coding-Agenten. Zeige im Interview, dass du die Mission und die Herausforderungen des Unternehmens verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Evaluierungs- oder Analyse-Pipelines zeigen. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, Datenanalyse und experimentellen Ergebnissen zu sprechen, um deine Eignung für die Position zu untermauern.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Team zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist, oder nach den Technologien, die sie verwenden. Das zeigt, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Wenn du nicht alle Anforderungen erfüllst, sei ehrlich und betone deine Bereitschaft, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. JetBrains schätzt Kandidaten, die motiviert sind, sich in Kotlin und andere relevante Technologien einzuarbeiten.