Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Architekturen und evaluiere rechtliche Fragestellungen mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI-Forschung mit einem kreativen und kollaborativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Exzellente Karrierechancen und die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und trage zu bedeutenden Forschungsbeiträgen in einem regulierten Bereich bei.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung in der Softwareentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
- Develop a multi-provider LLM council architecture in which multiple models work in parallel and vote on contentious legal questions
- Implement deterministic replay for reproducible evaluations
- Build an evaluation framework with stratified gold-standard datasets
- Measure inter-rater reliability against human lawyers
- Develop backtesting pipelines and confidence calibration
- Research a mathematically rigorous approach to quantifying legal robustness
- Produce original research contributions, conference papers, and open-source releases
- Build production-ready orchestration infrastructure for tens of thousands of inference calls per day across multiple model families
- Ensure complete observability and fault tolerance
Requirements
- Master’s degree or Ph D in Computer Science, Mathematics, Physics, Statistics, or a related quantitative field
- Several years of experience developing production-ready software
- Deep understanding of probability theory, statistics, and calibration
- Comfortable with mathematical proofs
- Deep experience in a technically demanding field where mathematics, scalability, and reliability all matter
- Proficiency with modern LLMs and agent frameworks
- High-velocity, team-oriented mindset
- Academic publications strongly preferred
- Open-source contributions to AI frameworks strongly preferred
- Experience in a regulated domain (e. g., law, medicine, or finance) strongly preferred
- Familiarity with modern workflow systems and uncertainty quantification strongly preferred
- Core Competencies
Demonstrates expertise in developing multi-provider LLM architectures and implementing evaluation frameworks, with a strong foundation in probability theory and statistics.
Proven ability to produce original research and contribute to open-source AI frameworks in regulated domains.
- Highest-signal resume keywords
- Master’s Degree Or Ph D In Computer Science
- Deep Understanding Of Probability Theory
- Proficiency With Modern LLMS
- Experience In A Regulated Domain
- Production-Ready Software Development
- Hard Skills
- Deterministic Replay Implementation
- Evaluation Framework Development
- Backtesting Pipelines
- Confidence Calibration
- Mathematical Proofs
- Inter-Rater Reliability Measurement
- Stratified Gold-Standard Datasets
- Quantifying Legal Robustness
- Observability And Fault Tolerance
- Scalability
- Soft Skills
- High-Velocity Mindset
- Team-Oriented Mindset
- Industry Keywords
- Legal Domain
- Regulated Domain
- Open-Source Contributions
- Academic Publications
- Tools & Technologies
- LLM Frameworks
- Workflow Systems
- Inference Infrastructure
- #J-18808-Ljbffr
AI Research Engineer Arbeitgeber: Jobtailor
Als Front Office Supervisor in unserem dynamischen Team bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem unterstützenden und freundlichen Arbeitsumfeld zu wachsen. Wir legen großen Wert auf die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter und bieten regelmäßige Schulungen sowie die Chance, Verantwortung zu übernehmen. Unsere Lage ermöglicht es Ihnen, Teil einer lebendigen Gemeinschaft zu sein, während Sie gleichzeitig die Standards unseres Franchise-Partners einhalten und unseren Gästen einen unvergesslichen Aufenthalt bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Research Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Jobtailor anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Research Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Jobtailor vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Research Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Jobtailor klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
