Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die technische Gestaltung von Lernmaterialien für KI-Anwendungsentwicklung.
- Unternehmen: Peopleworth, ein innovatives Unternehmen mit einer kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Wachstumschancen und eine menschenzentrierte Unternehmenskultur.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Ausbildung und teile dein Fachwissen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Produktions-KI-Systemen und Softwareengineering-Grundlagen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei peopleworth unterstützen wir die Arbeit, bei der Menschen und Leistung gedeihen. Im Rahmen unserer Arbeitgebergruppe arbeiten wir mit einer Vielzahl von zukunftsorientierten Partnern zusammen und freuen uns, diese Gelegenheit innerhalb unserer wachsenden Gruppe zu teilen.
Rollenübersicht
Wir suchen einen erfahrenen AI Engineering Subject Matter Expert, der das technische Design von Inhalten für ein anspruchsvolles berufliches Lernprogramm leitet, das sich auf die Anwendungstechnik von Produktions-AI konzentriert. Diese Rolle konzentriert sich auf die Definition, Entwicklung und Validierung technischer Lernmaterialien, die widerspiegeln, wie moderne AI-Systeme in realen Umgebungen entworfen, implementiert, bewertet und verwaltet werden.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung technischer Quellmaterialien für mehrere aufeinanderfolgende Lernmodule, einschließlich Codebeispielen, Systemarchitekturreferenzen, Fallstudien, Bewertungsbriefen und bearbeiteten Lösungen
- Zusammenarbeit mit Lern-Designern zur Übersetzung von Lehrplänen in technisch genaue und produktionsrelevante Lerninhalte
- Teilnahme an kollaborativen Lehrplangestaltungssitzungen mit akademischen Mitwirkenden zur Verfeinerung des Programmumfangs, der Sequenzierung und der Abschlussstandards
- Überprüfung von Lernmaterialien während des Entwicklungsprozesses, um technische Genauigkeit, Glaubwürdigkeit und Übereinstimmung mit aktuellen Branchenpraktiken sicherzustellen
- Gestaltung summativer Bewertungen, die reale Formate für die Einstellung und Bewertung von AI-Ingenieuren widerspiegeln
- Bereitstellung von Fachwissen zum Design von Produktions-AI-Anwendungsarchitekturen und Ingenieurarbeitsabläufen
- Beitrag von Experteneinsichten zu Live-Masterclass- oder Wissensaustauschsitzungen nach dem Programmstart
- Beratung zu den praktischen Realitäten des Aufbaus und der Bereitstellung von Produktions-AI-Anwendungen, einschließlich häufiger Fehlerquellen und betrieblicher Herausforderungen
- Unterstützung bei der Entwicklung von Inhalten zu Bewertungsmethoden, Zuverlässigkeitsmustern, Governance-Überlegungen und architektonischen Entscheidungsprozessen für AI-Anwendungen
Anforderungen
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von Produktions-AI-Systemen, die von großen Sprachmodellen in aktuellen Branchenumgebungen unterstützt werden
- Starke Grundlagen in der Softwaretechnik, einschließlich Testpraktiken, CI/CD-Pipelines, Beobachtbarkeit und Ansätzen zur Zuverlässigkeitsingenieurwissenschaft
- Praktische Erfahrung in der Implementierung von LLM-basierten Anwendungsarchitekturen, einschließlich API-Integrationen, Prompt-Strategien und strukturierten Ausgaben
- Praktische Erfahrung mit retrieval-augmented generation Pipelines, einschließlich Einbettungsmodellen, Vektordatenbanken, hybriden Suchansätzen und Retrieval-Bewertungen
- Vertrautheit mit agentenbasierten Architekturen, einschließlich Planungszyklen, Gedächtnisstrategien, Tool-Integrationen und Kostenmanagementmustern
- Erfahrung in der Gestaltung von Bewertungsrahmen für AI-Anwendungen, einschließlich automatisierter Bewertungsmethoden, Regressionstestansätze und Leistungsüberwachung
- Verständnis verantwortungsvoller AI-Praktiken, einschließlich Überlegungen zu Vorurteilen, Governance-Dokumentation und Auditierbarkeit
- Erfahrung in der Mentoring von Ingenieuren, der Einstellung technischer Talente oder der Bewertung der Ingenieurkompetenz in AI-bezogenen Rollen
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit technischen und akademischen Mitwirkenden bei der Lehrplan- und Lernplanung
- Berufserfahrung, die Fachkenntnisse auf einem Niveau demonstriert, das dem Wissen auf Postgraduiertenebene in der AI-Ingenieurwissenschaft oder verwandten Bereichen entspricht
Vorteile
- Kollaborative, menschenzentrierte Leistungskultur
- Gelegenheiten, in einem schnelllebigen Umfeld zu wachsen
- Flexible Remote-Arbeitsarrangements
- Gelegenheit, Fachwissen zur Entwicklung von wirkungsvollen beruflichen Lernerfahrungen beizutragen
AI Engineering Subject Matter Expert (Contract) Arbeitgeber: peopleworth
peopleworth ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine kollaborative und menschenzentrierte Leistungskultur fördert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen, bietet das Unternehmen seinen Mitarbeitern die Chance, ihre Expertise in der Entwicklung von hochwirksamen Lernprogrammen einzubringen. Hier können Sie nicht nur Ihre Fähigkeiten im Bereich AI Engineering weiterentwickeln, sondern auch aktiv zur Gestaltung zukunftsweisender Bildungsinhalte beitragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Engineering Subject Matter Expert (Contract) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der AI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Expertise und zeige Interesse an den Projekten anderer – so bleibst du im Gespräch und erhöhst deine Chancen auf eine Einladung zum Vorstellungsgespräch.
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich darauf vor, dein Wissen über AI-Systeme und deren Implementierung in realen Szenarien zu demonstrieren. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit LLMs und anderen relevanten Technologien zu sprechen – das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Präsentiere deine Projekte
Habe eine Sammlung von Projekten oder Fallstudien bereit, die deine Fähigkeiten im Bereich AI Engineering zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast – das macht einen bleibenden Eindruck!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du dich für die Position als AI Engineering Subject Matter Expert interessierst, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineering Subject Matter Expert (Contract) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir wollen wissen, wer du bist und was dich motiviert. Zeig uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Mach es relevant!:Beziehe dich in deiner Bewerbung direkt auf die Anforderungen der Stelle. Erkläre, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten mit den Aufgaben übereinstimmen, die wir suchen. Das zeigt uns, dass du die Stellenbeschreibung wirklich verstanden hast.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei peopleworth vorbereitet
✨Verstehe die Rolle in der Tiefe
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten des AI Engineering Subject Matter Expert vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt auf die Aufgaben passen, die in der Stellenbeschreibung genannt werden.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Produktions-AI-Systemen zeigen. Dies könnte Codebeispiele oder Fallstudien umfassen, die du entwickelt hast.
✨Zeige deine Zusammenarbeit
Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Lern-Designern und akademischen Mitwirkenden. Bereite dich darauf vor, über vergangene Projekte zu sprechen, bei denen du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um technische Lerninhalte zu erstellen.
✨Sprich über verantwortungsvolle AI-Praktiken
Sei bereit, über verantwortungsvolle AI-Praktiken zu diskutieren, einschließlich Bias-Überlegungen und Governance-Dokumentation. Zeige, dass du die Herausforderungen und Chancen verstehst, die mit der Entwicklung von AI-Anwendungen verbunden sind.
