Applied AI Engineer, Codex in München

Das Applied AI Engineering-Team von OpenAI hilft Organisationen, fortschrittliche KI-Fähigkeiten in sichere, zuverlässige und wirkungsvolle Produktionssysteme umzuwandeln. Für Software-Engineering-Organisationen bedeutet dies, Kunden bei der Einführung von Codex und anderen OpenAI-Funktionen im gesamten Softwareentwicklungszyklus zu unterstützen – und damit zu transformieren, wie Teams planen, entwickeln, testen, überprüfen und Software bereitstellen.

Wir arbeiten direkt mit Engineering-Leitern und praktischen Entwicklern zusammen, um wertvolle Chancen zu identifizieren, KI-gestützte Entwicklungsabläufe zu entwerfen und umzusetzen sowie erfolgreiche Ansätze in Engineering-Organisationen zu skalieren. Wir wandeln die Erkenntnisse aus diesen Einsätzen in bessere Produkte, wiederverwendbare Architekturen und technische Muster um, die Entwicklern helfen, mehr Wert aus Codex zu ziehen.

In dieser Rolle werden Sie:

• Direkt mit Engineering-Leitern und praktischen Entwicklern zusammenarbeiten, um wertvolle Chancen für Codex zu identifizieren und in technische Architekturen, Implementierungspläne, Evaluierungsstrategien und messbare Erfolgskriterien zu übersetzen.
• KI-gestützte Softwareentwicklungsabläufe entwerfen, erstellen und bereitstellen, die verbessern, wie Engineering-Teams planen, schreiben, testen, überprüfen, debuggen und Software bereitstellen.
• Praktisch im Code arbeiten, um Prototypen, Evaluierungswerkzeuge, Referenzimplementierungen, Integrationen, Workflow-Automatisierungen und Produktionsbeschleuniger zu erstellen – oft unter Verwendung von Codex als Teil Ihres eigenen Entwicklungsprozesses.
• Kunden dabei helfen, von vielversprechenden Experimenten zu zuverlässigen Produktionsabläufen, nachhaltiger Entwicklerakzeptanz und skalierbarem Einfluss über Engineering-Organisationen hinweg zu gelangen.
• Systematische Ansätze zur Evaluierung von KI-Codierungssystemen unter Verwendung repräsentativer Software-Engineering-Aufgaben, automatisierter Bewertungsinstrumente, Produktionssignale und Entwicklerfeedback zu entwerfen.
• Komplexe Implementierungsherausforderungen diagnostizieren, Fehler reproduzieren, Hypothesen testen und technische Blockaden zur Lösung vorantreiben.
• Technische Deep-Dives, Workshops und praktische Schulungen leiten, die Engineering-Teams helfen, fortschrittliche KI-Codierungsabläufe effektiv und sicher zu verstehen und zu übernehmen.
• Hochwertige Einblicke aus realen Codex-Einsätzen sammeln und in klare Produktvorschläge, Modellfeedback und technische Anforderungen für die OpenAI-Produkt-, Forschungs- und Engineering-Teams übersetzen.
• Wiederverwendbare Architekturen, Werkzeuge, Beispiele, Leitfäden und technische Muster erstellen, die zukünftige Codex-Einsätze beschleunigen.
• Die Engineering-Strategie der Kunden beeinflussen, indem Sie technischen Führungskräften helfen, zu verstehen, wie KI-Codierungssysteme ihren Softwareentwicklungszyklus, ihre Engineering-Praktiken und organisatorischen Abläufe umgestalten können.

Sie werden in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:

• Eine nachgewiesene Erfolgsbilanz im Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Software oder KI-Systemen in Unternehmensumgebungen haben, einschließlich der Überführung von Systemen von Prototypen in die Produktion.
• Substantielle persönliche Beiträge in Code, Architektur, Evaluierung, Debugging, Integrationen oder Produktionsengineering nachweisen können.
• Ein aktiver Nutzer von KI-Codierungswerkzeugen sind und eine starke Meinung darüber entwickelt haben, wie KI die Produktivität von Entwicklern und Software-Engineering-Workflows verbessern kann.
• Gerne hochwertige Prototypen, Integrationen, Automatisierungen und Produktionslösungen erstellen, die demonstrieren und liefern, was KI-Codierungssysteme ermöglichen können.
• Verstehen, wie man KI-Codierungssysteme systematisch bewertet, einschließlich des Entwerfens repräsentativer Aufgaben, automatisierter Bewertungen, Produktionssignale und Mechanismen zur Einbeziehung von Entwicklerfeedback.
• Unternehmensproduktionsanforderungen wie Integrationen von Entwicklerwerkzeugen, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Sicherheit, Datenschutz, Datenverwaltung, Leistung und Kosten navigiert haben.
• Technische Entscheidungen mit Entwickler-Workflows, Akzeptanz, Engineering-Produktivität und messbaren Geschäftsergebnissen verknüpfen können.
• Mit Klarheit und Glaubwürdigkeit mit praktischen Ingenieuren, Engineering-Leitern, Sicherheitsteams, Produktleitern und Führungskräften kommunizieren.
• Komfortabel darin sind, technische Workshops und praktische Sitzungen zu leiten, die Engineering-Organisationen helfen, neue Entwicklungsabläufe und Technologien zu übernehmen.
• Hohe Eigenverantwortung, starkes technisches Urteilsvermögen und End-to-End-Eigentum in unklaren und sich schnell entwickelnden Umgebungen mitbringen.
• Schnell lernen, Annahmen konstruktiv hinterfragen und mit Demut zusammenarbeiten; tiefgehende Vorerfahrungen mit OpenAI-Produkten sind nicht erforderlich.
• Fließend Englisch und Deutsch sprechen können.

OpenAI ist ein Unternehmen für KI-Forschung und -Bereitstellung, das sich dafür einsetzt, dass allgemeine künstliche Intelligenz der gesamten Menschheit zugutekommt. Wir setzen uns dafür ein, die Grenzen der Fähigkeiten von KI-Systemen zu erweitern und sie sicher durch unsere Produkte in die Welt zu bringen.