Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Systeme für intelligente Schuldeneintreibung und Kundeninteraktionen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einem kreativen Team.
- Vorteile: 25 Urlaubstage, wettbewerbsfähiges Gehalt und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an realen finanziellen Workflows.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML/AI Engineering und Kenntnisse in LLM-Anwendungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Entwerfen und implementieren Sie KI-Systeme, die intelligente Inkasso- und Kundeninteraktionen unterstützen. Sie werden RAG-Pipelines erstellen, Modelle feinabstimmen und KI-Agenten entwickeln, die reale Finanzarbeitsabläufe verwalten.
Technologien:
- Hugging Face Transformers
- OpenAI API
- Gemini RAG
- Vektordatenbanken: Pinecone, Weaviate, pgvector
- Python, FastAPI, Node.js
Qualifikationen:
- 3+ Jahre Erfahrung in ML/AI-Engineering
- Produktion von LLM-Anwendungen: LangChain, LlamaIndex
- Design und Optimierung von RAG-Pipelines
- Prompt Engineering, Few-Shot Learning
Wünschenswert:
- KI-Agenten, Werkzeugnutzung, Funktionsaufrufe
25 Urlaubstage pro Jahr
AI Backend Engineer Arbeitgeber: Neurapay
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das sich auf innovative KI-Lösungen im Bereich der intelligenten Schuldeneintreibung und Kundeninteraktionen konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und 25 Urlaubstage pro Jahr eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Werden Sie Teil eines engagierten Teams, das an der Spitze der Technologie steht und Ihre berufliche Entwicklung aktiv unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Backend Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit ML/AI-Projekten zu teilen. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für AI! Sprich über deine Projekte und wie du Technologien wie Hugging Face oder Pinecone eingesetzt hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Und vergiss nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Backend Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich ML/AI. Zeig uns, wie du RAG-Pipelines designt und optimiert hast oder welche Erfahrungen du mit Hugging Face Transformers gemacht hast. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es übersichtlich:Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für die Stelle bist.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Neurapay vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Hugging Face Transformers und Pinecone. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Begriffe kennst, sondern auch praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich RAG-Pipelines und LLM-Anwendungen. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten oder den verwendeten Technologien sind immer gut!
✨Praktische Übungen
Sei bereit, während des Interviews praktische Aufgaben zu lösen, die deine Fähigkeiten in Python oder FastAPI testen. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du schnell und effizient arbeiten kannst. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch umsetzen kannst.
