Research Engineer, Applied AI

Research Engineer, Applied AI

Vollzeit 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
K

Kapa makes technical knowledge instantly accessible through AI assistants. As a research engineer you will work on improving Kapa’s ability to answer harder and harder technical questions. Check out Docker’s documentation (https://docs.docker.com) for a live example of what Kapa is (look for the “Ask AI” button).

The Following Challenges Should Excite You

  • Evaluating a RAG system in production without labelled data.
  • Creating your own benchmark from scratch.
  • Building an agentic retrieval system that can judge when to be fast and when to take more time.
  • Fine tuning embeddings or rerank models.

Work directly with the founding team and our software engineers. Keep up with the latest developments in the space and see how they can be applied. Design and run experiments.

You May Be a Good Fit If You Have

  • A Master's/ PhD degree in Computer Science, Machine Learning, Mathematics, Statistics or a related field.
  • A detailed understanding of machine learning, deep learning (including LLMs) and natural language processing.
  • Hands-on experience in training, fine-tuning and deploying large language models.
  • Have prior experience working with vector databases, search indices, or other data stores for search and retrieval use cases.
  • Significant experience building evaluation systems for LLMs or search.
  • Familiarity with various information retrieval techniques, such as lexical search and dense vector search.
  • The ability to work effectively in a fast in a environment where things are sometimes loosely defined.
  • Want to learn more about machine learning research.

This is neither an exhaustive nor necessary set of attributes. Even if none of these apply to you, but you believe you will contribute to kapa.ai, please reach out.

Location: Remote within Europe. We’re a distributed team and welcome applicants based anywhere in Europe. We also have an office in Copenhagen for those who prefer working on-site or hybrid.

#J-18808-Ljbffr

K

Kontaktdaten:

kapa.ai Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineer, Applied AI 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 kapa.ai anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Research Engineer, Applied AI 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 kapa.ai vorzubereiten!

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 kapa.ai 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 kapa.ai 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.