AI/ML Engineer

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI/ML Engineer mit Sitz in der Schweiz. Treten Sie einem mission-driven Engineering-Team bei, das praktische KI-Systeme entwickelt, die reale Herausforderungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Bildung und internationale Entwicklung angehen.

Als AI/ML Engineer werden Sie KI-gestützte Anwendungen entwerfen, erstellen, evaluieren, bereitstellen und kontinuierlich verbessern, die von gemeinnützigen Organisationen und deren Gemeinschaften genutzt werden. Sie arbeiten an Lösungen, die von klinischen Co-Piloten und KI-Coaching-Tools bis hin zu landwirtschaftlichen Beratungs-Chatbots und Evaluierungsinfrastrukturen reichen. In Zusammenarbeit mit Verhaltenswissenschaftlern, Forschern und eingebetteten Ingenieuren werden Sie angewandte KI-Forschung in zuverlässige, skalierbare Produkte und wiederverwendbare technische Ressourcen umsetzen. Sie helfen auch Partnerorganisationen, ihre eigenen KI-Fähigkeiten durch Mentoring, Open-Source-Beiträge und Wissensaustausch zu stärken. Diese vollständig remote Rolle bietet erhebliches technisches Eigentum und die Möglichkeit, fortschrittliche KI-Engineering-Initiativen anzuwenden, die die Ergebnisse für Millionen von Menschen verbessern können.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen, Erstellen, Evaluieren, Bereitstellen und Verbessern von maschinellen Lernsystemen und KI-gestützten Anwendungen für reale Anwendungsfälle.
• Beitragen zu Open-Source-KI-Evaluierungsinfrastrukturen und -tools, die gemeinnützigen Organisationen helfen, ihre KI-Produkte zu bewerten und zu verbessern.
• Eng mit Verhaltenswissenschaftlern, Forschern und Feldteams zusammenarbeiten, um wiederkehrende Herausforderungen zu identifizieren und Erkenntnisse in wiederverwendbare Tools, Frameworks, Handbücher und technische Publikationen umzusetzen.
• Entwickeln rigoroser Evaluierungsmethoden für KI-Systeme, einschließlich geeigneter Datensätze, Evaluierungskriterien und messbarer Leistungsverbesserungen.
• Produzieren und iterieren von produktionsreifen LLM-Anwendungen und agentischen Systemen, um deren Zuverlässigkeit, Nützlichkeit und Leistung für die vorgesehenen Benutzer zu verbessern.
• Bedeutsame technische Innovationen aus Partnerprojekten als Open-Source-Beiträge veröffentlichen, wann immer dies angemessen ist.
• Liefern von Lösungen durch schnelle Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen, wobei Experimente und messbares Feedback zur Verbesserung herangezogen werden.
• Dokumentieren technischer Entscheidungen, Aufrechterhalten von Ingenieurstandards und Sicherstellen, dass KI-Komponenten zuverlässig und wartbar bleiben.
• Überwachen von Entwicklungen in der angewandten KI-Forschung, relevante Fortschritte bewerten und vielversprechende Ansätze in praktischen Umgebungen testen.
• Beraten und Unterstützen von gemeinnützigen Organisationen bei der Entwicklung generativer KI-Produkte, um ihnen zu helfen, effektive Ingenieurpraktiken, Werkzeuge und Arbeitsabläufe zu übernehmen.
• Mentoren von Mitarbeitern der Partnerorganisation und Stärkung ihrer internen technischen Fähigkeiten und verantwortungsvollen KI-Praktiken.
• Beitragen zu Workshops, Seminaren und Wissensaustauschinitiativen, die Lektionen und Best Practices aus laufenden Projekten kommunizieren.
• Durchführen von Standortbesuchen, um betriebliche Herausforderungen zu verstehen, zu beobachten, wie KI-Tools verwendet werden, und technische Verbesserungen basierend auf direkten Benutzerbedürfnissen zu empfehlen.
• Initiative ergreifen, um Probleme zu identifizieren, Lösungen zu definieren und Projekte durch Implementierung und Bereitstellung voranzutreiben.

Anforderungen

• Starke Grundlagen in Mathematik, Deep Learning, großen Sprachmodellen (LLMs) und modernen KI-Systemen.
• Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen, einschließlich des Aufbaus, der Evaluierung und der systematischen Verbesserung mindestens eines benutzerorientierten Produkts, das durch Deep Learning unterstützt wird. Erfahrung, die sich auf die Integration von Modell-APIs, den Aufbau interner Dashboards oder die ausschließliche Mitwirkung an ML-Infrastrukturen beschränkt, erfüllt diese Anforderung nicht.
• Mindestens 1–2 Jahre Erfahrung im Aufbau von LLM-gestützten Anwendungen, einschließlich mindestens eines produktionsreifen Agenten über einen Proof of Concept hinaus.
• Praktische Erfahrung in der Evaluierung von KI-Systemen, mit einem starken Verständnis für Datensatzdesign, Evaluierungsmethodik und Leistungsbewertung.
• Beherrschung von Python und die Bereitschaft, sich aktiv an der praktischen Umsetzung zu beteiligen.
• Fließend im Prompting und Kontextengineering für agentische Systeme, einschließlich der Fähigkeit zu bestimmen, ob ein Problem verbessertes Prompting, ein anderes Modell, bessere Werkzeuge oder Änderungen an der gesamten Pipeline erfordert.
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten zur Erstellung qualitativ hochwertiger Arbeiten, mit dem Urteil und der Verantwortung, Ausgaben zu validieren und Verantwortung für das, was Sie liefern, zu übernehmen.
• Fähigkeit, Forschungspapiere zu lesen, neue Ideen zu bewerten und relevante Ansätze schnell durch praktische Experimente zu testen.
• Eine experimentelle Denkweise, mit der Fähigkeit, sorgfältig über Daten, Modelle und Evaluierungen nachzudenken, während iterative, messbare Fortschritte erzielt werden.
• Starkes Denken nach ersten Prinzipien und die Fähigkeit, praktische, skalierbare Lösungen zu entwerfen.
• Ein benutzerzentrierter Ansatz, der priorisiert, ob ein Produkt effektiv für sein beabsichtigtes Publikum funktioniert.
• Proaktive Eigenverantwortung, Dringlichkeit, Aufmerksamkeit für Details und die Fähigkeit, Projekte ohne ständige Anleitung bis zur Fertigstellung zu führen.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Konzepte klar an nicht-technische Zielgruppen zu erklären.
• Ein Engagement für verantwortungsvolle KI-Entwicklung und Technologie, die bedeutende soziale Vorteile bietet.

Bonusqualifikationen

• Erfahrung mit mehrsprachiger natürlicher Sprachverarbeitung oder ressourcenarmen Sprachen, insbesondere Swahili, Hindi und Sprachen, die in Ostafrika und Südasien gesprochen werden.
• Frühere Arbeit im Bereich globale Gesundheit, internationale Entwicklung oder sozialer Wirkungstechnologie.
• Vertrautheit mit Verhaltenswissenschaften oder KI-Anwendungen, die darauf abzielen, Verhaltensänderungen zu unterstützen.
• Erfahrung mit Datenannotationspipelines und LLM-Evaluierungsmethodologien.
• Kenntnisse über KI-Sicherheit, Ausrichtung oder verantwortungsvolle KI-Rahmenwerke.
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen in der Produktion und der Arbeit mit Cloud-Infrastrukturen wie AWS, Google Cloud Platform oder Azure.
• Veröffentlichungen auf führenden KI-Konferenzen oder umfangreiche technische Schreiben, die Ingenieurforschung und -ergebnisse dokumentieren.

Vorteile

• Vergütung: Wettbewerbsfähig im technologiegetriebenen Sektor mit einer Vergütung, die unter den typischen Gehältern großer Technologieunternehmen liegt.
• Remote-Arbeit: Vollständig remote, asynchrones Arbeitsumfeld.
• Flexibler Zeitplan: Arbeitszeiten können Ihre Zeitzone berücksichtigen, ohne festgelegte Kernzeiten.
• Internationale Zusammenarbeit: Treten Sie einem global verteilten Team bei, das in Nordamerika, Europa, Ostafrika, Ostasien und Südasien arbeitet.
• Bedeutender Einfluss: Entwickeln Sie KI-Anwendungen, die praktische Herausforderungen im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft und anderen Bereichen der internationalen Entwicklung angehen.
• Technisches Eigentum: Übernehmen Sie Projekte von der anfänglichen Problembeschreibung und Modellauswahl bis hin zu Bereitstellung, Evaluierung und kontinuierlicher Verbesserung.
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Verhaltenswissenschaftlern, Entwicklungsekonomen, Feldforschern und eingebetteten Ingenieuren zusammen.
• Open-Source-Beiträge: Teilen Sie technische Innovationen, Werkzeuge und Erkenntnisse mit der breiteren Gemeinschaft, anstatt alle Arbeiten innerhalb proprietärer Produkte zu halten.
• Berufliche Entwicklung: Bleiben Sie nah an angewandter KI-Forschung und sammeln Sie Erfahrungen bei der Lösung herausfordernder Probleme in realen Betriebsumgebungen.
• Autonomie und Verantwortung: Tragen Sie innerhalb eines kleinen Teams mit minimaler Hierarchie, direktem Feedback und Möglichkeiten zur Beeinflussung technischer Entscheidungen bei.
• Standortberechtigung: Die Rolle steht Kandidaten mit Sitz in Subsahara-Afrika und Südasien offen. Indien fällt in die angegebenen berechtigten Regionen, vorbehaltlich der Anforderungen des Standorts und der Vertragsbedingungen des Einstellungsteams.
• Vertragsvereinbarung: Internationale Einstellungen erfolgen auf Vertragsbasis.