Machine Learning Engineer / Python developer

Wir entwickeln Qdrant, eine Open-Source-Vektordatenbank, die es Entwicklern ermöglicht, modernste, blitzschnelle Vektorähnlichkeitssuche-Technologie zu nutzen. Unsere Mission ist es, eine skalierbare, kosteneffektive, Open-Source-Lösung bereitzustellen, die die Entwicklung von angewandten KI-Anwendungen vereinfacht. Wir sind ein schnell wachsendes Startup und suchen einen Middle+/Senior Machine Learning Engineer, der unser Team verstärkt.

Aufgaben: Die Rolle eines ML Engineers im Qdrant-Ökosystem-Team kann sich von einer typischen ML Engineer-Position unterscheiden: Möglicherweise müssen Sie nicht täglich Modelle trainieren oder ML-Pipelines erstellen. Stattdessen liegt der Fokus auf der Entwicklung von Tools, die anderen Entwicklern, ML-Ingenieuren und Praktikern helfen, ihre KI-Lösungen mit Qdrant-Produkten zu erstellen. Aufgaben, an denen ein erfolgreicher Kandidat arbeiten wird, umfassen:

• Arbeiten an Python-basierten Bibliotheken, die das Qdrant-Ökosystem erweitern.

Beispiele: fastembed, qdrant-client, mcp-server-qdrant

Voraussetzungen: Nachgewiesene Python-Erfahrung von über 3 Jahren, einschließlich Multiprocessing, PyTorch, Pydantic usw. Erfahrung mit Modellinferenz in der Produktion. ONNX, Triton, Tensor-RT usw. Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Vektor-Suchanwendungen. Vertrautheit mit Machine Learning-Konzepten wie Embeddings, metrisches Lernen, LLMs.

Schön zu haben: Erfahrung mit Programmiersprachen auf niedriger Ebene wie Rust, Open-Source-Beiträge.

Vorteile: Engagieren Sie sich in der Open-Source-Entwicklung: Seien Sie Teil eines dynamischen Teams, das an einem Open-Source-Projekt arbeitet, das die Zukunft der KI gestaltet. Innovieren Sie in der KI-Technologie: Tragen Sie zum Aufbau eines kritischen Bestandteils des modernen KI-Stacks bei und beeinflussen Sie die Richtung modernster Technologie. Vollständig remote und zeitzonenfreundlich: Genießen Sie die Flexibilität einer vollständig remote Position, die verschiedene Zeitzonen für ein optimales Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben berücksichtigt.

Abschluss: Praktische, aufgabenorientierte Interviews: Anstelle herkömmlicher Programmierherausforderungen werden die Kandidaten ihre Fähigkeiten demonstrieren, indem sie ein kleines Projekt umsetzen, das auf praktische Aufgaben ausgerichtet ist. Bewerbungsprozess: Interessierte Kandidaten sind eingeladen, ihren Lebenslauf und ein Portfolio relevanter Projekte einzureichen. Qdrant ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir begrüßen Bewerbungen von allen qualifizierten Kandidaten.