Senior Applied AI Engineer

Versenden Sie KI, auf die Kunden täglich in mission-kritischen Arbeitsabläufen angewiesen sind. Dies sind echte Produkte, keine Demos. Bei Modaxo sind wir leidenschaftlich daran interessiert, das Gesicht des Personentransports zu verändern. Wir glauben, dass alle Transportdienste sicher, effizient, bequem und gerecht sein sollten. Unsere Produkte unterstützen mission-kritische Operationen in verschiedenen Branchen. Wir tätigen eine strategische Investition in KI, um unsere Lösungen zu transformieren.

Wir suchen einen erfahrenen Senior Applied AI Engineer, der die Laufzeit, Abruf, Sicherheitsvorkehrungen und Bewertungen entwickelt, die die KI-Funktionen unserer Plattform in der Produktion zum Laufen bringen, und der hilft, den Standard für ein kleines, erfahrenes Gründungsteam festzulegen.

Warum diese Rolle anders ist:

• Angewandt, nicht Forschung: Wir verwenden bewährte kommerzielle Modelle und gewinnen durch Integration, Abruf, Orchestrierung und Sicherheitsvalidierung.
• Domänenorientiert, nicht technologieorientiert: Fachwissen, das durch Abruf und Bewertung bereitgestellt wird, ist der entscheidende Vorteil, nicht Modellgewichte.
• Produktionsorientiert: Wir versenden KI, auf die Kunden täglich angewiesen sind. Demos zählen nicht; Zuverlässigkeit, Kosten und Sicherheit sind entscheidend.
• Plattform und Produkt: Sie werden wiederverwendbare KI-Fähigkeiten aufbauen, während Sie es den Produkten ermöglichen, Funktionen schnell zu versenden.
• Gründungsrolle: Als Gründungskraft im Bereich KI setzen Sie die Muster und Bewertungsdisziplinen, die das Team übernimmt, und helfen beim Einstellen des Teams.
• Wertbasiert: Sie validieren mit Produktteams und Kunden und priorisieren nach Wert, indem Sie das bauen, was Ergebnisse erzielt, anstatt das, was neu ist.

Was Sie tun werden:

• KI-Laufzeit und Orchestrierung: Entwickeln und betreiben Sie die Laufzeit, das Tool-Calling und die Orchestrierung für Produktionsagenten-Workflows.
• Bewertung, Sicherheit und Qualität: Richten Sie Bewertungswerkzeuge und Goldstandards ein und verwenden Sie diese, um Entscheidungen über den Versand zu treffen und Regressionen sowie Abweichungen zu erkennen.
• Produktionsverantwortung: Übernehmen Sie das Produktionsverhalten dessen, was Sie versenden, einschließlich Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Fehlermodi.
• Wertschöpfung mit Produkt und Kunden: Arbeiten Sie mit Produktteams und Kunden zusammen, um Ergebnisse und Ergebnisse zu validieren, wobei Sie nach Wert priorisieren.
• Teambildung und Arbeitsweisen: Helfen Sie beim Aufbau des Teams, indem Sie Bewertungs- und Sicherheitsmuster festlegen, die andere übernehmen.

Was Sie mitbringen:

Wir betrachten nachgewiesene Erfahrungen und Umfang, nicht Jahre der Dienstzeit, und erwarten nicht, dass jeder Kandidat jede Anforderung erfüllt.

• Produktions-KI: Sie haben Software, die von LLMs oder ML unterstützt wird, an echte Produktionsbenutzer ausgeliefert, über Demos und Notizbücher hinaus.
• Bewertung über Vibes: Sie denken über Bewertung nach, nicht nur über Aufforderungen.
• Kosten und Latenz: Sie behandeln Kosten und Latenz von Anfang an als Entwurfsbeschränkungen.
• Klare Kommunikation: Sie erklären Ihr Denken klar gegenüber Ingenieuren, Produktpartnern und Kunden und bringen die Menschen mit.
• Wert und Pragmatismus: Sie konzentrieren sich auf Ergebnisse und Werte und treffen pragmatische Entscheidungen für den Versand.

Bonuspunkte: Einige dieser Punkte stärken eine Bewerbung; keiner ist erforderlich.

• Agenten in der Produktion: Agenten- oder RAG-Systeme in der Produktion und die damit verbundenen Fehlermodi.
• Routing- und Kostenvorteile: Modellrouting oder messbare Kostenreduzierung.
• Kalibrierte Bewertung: Bewertungswerkzeuge, die Entscheidungen vorantreiben; LLM als Richter, kalibriert gegen Menschen.
• Optimierungspfad: Feinabstimmung oder Destillation.
• Urteilsvermögen: Wissen, wann man keinen Agenten verwenden sollte.
• Sprachen: Stärke in Python oder C#/.NET.
• Semantische Daten: Erfahrung in der Verankerung von KI in strukturierten, gut modellierten Geschäftsdaten.
• Architektur: System- und Plattformdesign sowie Abwägungsurteile wie Einweg- versus Zweiweg-Türen.
• Unternehmensmaßstab: Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Software im Unternehmensmaßstab und deren Anforderungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Integration.
• KI-unterstützte Ingenieurtechnik: Sie nutzen KI-Coding-Assistenten produktiv und überwachen deren Ergebnisse mit Urteilsvermögen.

Neu in einigen dieser Bereiche? Wenn Sie die wesentlichen Anforderungen mitbringen und sich für das Problem begeistern, würden wir uns trotzdem freuen, von Ihnen zu hören.