Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere fortschrittliche KI-Modelle für vertrauenswürdige Antworten in regulierten Branchen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf KI-Lösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf innovative Technologien und Karrierewachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse wichtige Entscheidungen in Recht, Finanzen und Immobilien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI/ML-Systemen und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Build the evidence-first retrieval and reasoning core powering RAIVA across regulated industries.
Über die Rolle
Sie werden große Teile unseres Multi-Agenten-Retrievals, der Evidenzverifizierung und des Konsortiumsbewertungssystems verantworten. Wir legen Wert auf nachweisbare Antworten – nicht auf Vibes – daher bestimmt Ihre Arbeit direkt, ob ein juristischer, finanzieller oder immobilienbezogener Fachmann einer Antwort genug Vertrauen entgegenbringen kann, um darauf zu handeln.
Was Sie tun werden
- Entwerfen und Bereitstellen von Multi-Agenten-Retrieval-Pipelines (SQL, BM25, Vektor, optional Graph)
- Verantwortung für die Einbettungsstrategie über primäre (Cohere v4) und domänenspezifische Modelle
- Verbesserung der Qualität der Evidenzextraktion, Verifizierung und Konsortiumsbewertung
- Definition von Evaluierungen und Sicherheitsvorkehrungen, damit Qualitätsrückgänge erkannt werden, bevor die Benutzer sie sehen
- Zusammenarbeit mit Backend/MLOps, um Experimente in eine stabile, beobachtbare Produktion zu überführen
Was wir suchen
- 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktions-AI/ML- oder angewandten LLM-Systemen
- Tiefe praktische Erfahrung mit RAG, hybrider Suche, Einbettungen und Nachbewertung
- Starke Python-Kenntnisse; vertraut mit FastAPI, asynchronen Arbeitslasten und Vektor-Datenbanken (Qdrant)
- Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von evidenzgestützten oder hochriskanten AI-Funktionen
Schön zu haben
- Erfahrung mit Cohere, OpenAI, Gemini oder domänenspezifischen Einbettungsmodellen
- Frühere Arbeiten in der Rechts-, Finanz-, Steuer- oder Immobilien-Technologie
- Open-Source-Beiträge im Bereich Retrieval/LLM-Tools
Stack & Tools
- Python
- FastAPI
- Supabase
- Qdrant
- LangChain
- Cohere
- OpenTelemetry
- Docker
Senior AI Engineer Arbeitgeber: RAIVA
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen für regulierte Branchen konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem inspirierenden Team, das sich leidenschaftlich für die Schaffung vertrauenswürdiger Antworten einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI Engineer erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei RAIVA zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior AI Engineer bei RAIVA gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RAIVA vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für RAIVA entscheidend sein!
