AI Engineer

muffintech ist an der Spitze von KI-gesteuerten Lösungen für die Versicherungsbranche und ermöglicht es Unternehmen, modernste Technologien nahtlos in ihre Abläufe zu integrieren. Wir konzentrieren uns auf vertikale Skalierbarkeit – die Automatisierung einer breiten Palette von Versicherungsprozessen durch eine einheitliche, KI-first Plattform.

Wir suchen einen AI Engineer, um die KI-Funktionen im Herzen unseres Produkts aufzubauen. Dies ist eine Rolle mit hoher Eigenverantwortung und Produktorientierung: Sie werden den Ingenieuren beitreten, die bereits an unserer KI-Schicht arbeiten, und Ihre eigenen Funktionen von Anfang bis Ende übernehmen – von der Abruf- und Agentenlogik bis hin zu den Backend-Diensten und Pipelines, die dahinter stehen.

Was Sie tun werden:

• Eigentum an KI-Funktionen von der Produktanforderung bis zu einer gemessenen Fähigkeit, die in der Produktion läuft und die Sie über die Zeit gesund halten.
• Aufbau und Weiterentwicklung unserer Abruf- und Agentensysteme – Ingestion und Chunking, Abrufqualität, Tool-Design und die Orchestrierung, die sie zusammenhält.
• Eigentum am Backend, auf das Ihre Funktionen angewiesen sind, einschließlich der APIs, Dateninjektion und Pipelines, die sie speisen und bedienen.
• Definieren, wie Qualität gemessen wird: Erstellen der Evaluationssets und Produktionsmessungen, die zeigen, ob eine Änderung das Produkt verbessert hat, und diese verwenden, bevor Sie es versenden.
• Gestaltung für die Fehlermodi, die Sprachmodelle mit sich bringen – nicht unterstützte Antworten, Eingabeaufforderungsinjektion durch abgerufene Inhalte, partielle Toolfehler und destruktive Aktionen gegen Live-Systeme.
• Enger Kontakt mit dem Produkt – was „korrekt“ für eine Funktion bedeutet, frühzeitig Randfälle aufzeigen und klar kommunizieren, was das System zuverlässig leisten kann.
• Behandlung von Latenz und Kosten als Produktbeschränkungen neben der Qualität.

Unser Tech-Stack:

• Python über die KI- und Backend-Schicht.
• Abruf-unterstützte Generierung und agentische Workflows über Dokumente im Versicherungsbereich.
• Sprachmodelle von mehreren Anbietern – direkt aufgerufen, mit Orchestrierungsframeworks, wo sie ihren Platz verdienen.
• REST und WebSocket für die Netzwerkkommunikation, einschließlich Streaming-Antworten.
• Evaluierungs- und Beobachtungswerkzeuge für das Verhalten von Modellen in der Produktion.

Was wir suchen:

Essentiell:

• Nachweisbare Erfahrung in der Umsetzung von LLM-basierten Funktionen in die Produktion – keine Prototypen oder Notizbücher.
• Solide Python- und Backend-Engineering-Kenntnisse: Sie können die Dienste, APIs und Datenpipelines entwerfen, erstellen und betreiben, auf die Ihre Funktionen angewiesen sind.
• Echte Tiefe im Abruf: Sie verstehen, wie Abrufsysteme fehlschlagen und können eines anhand von Beweisen diagnostizieren, anstatt durch Versuch und Irrtum.
• Erfahrung in der Gestaltung und Durchführung von Bewertungen für nicht-deterministische Systeme und das Urteilsvermögen, um zu erkennen, wann eine gemessene Verbesserung real ist.
• Ein klares Verständnis der Fehlermodi von Sprachmodellen und das Gespür, um sie an der Systemgrenze zu gestalten, anstatt sie nur zu umschiffen.
• Solides technisches Urteilsvermögen: Sie können Qualität gegen Latenz und Kosten abwägen und Konventionen festlegen.
• Proaktive, klare Kommunikation mit dem Produkt darüber, was das System zuverlässig liefern kann.
• Fließende Nutzung moderner KI-unterstützter Entwicklungstools als Teil Ihres Arbeitsablaufs.

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Versicherungsbranche oder einem anderen regulierten Bereich, in dem Fehler echte Kosten verursachen.
• Erfahrung mit Tool-aufrufenden Agenten gegen Produktionssysteme und den notwendigen Sicherheitsvorkehrungen.

Diese Rolle eignet sich für jemanden, der sich wohlfühlt, ein Problem zu besitzen, dessen richtige Antwort im Voraus nicht bekannt ist und durch Messung ermittelt werden muss. Sie werden Ingenieuren beitreten, die bereits an der KI-Schicht arbeiten, aber mit Ihrem eigenen Bereich betraut und erwartet, dessen Richtung festzulegen.

Standortanforderung: Diese Position muss innerhalb Deutschlands ausgeübt werden. Da wir mit sensiblen Daten umgehen, stellen die Datenschutz- und regulatorischen Verpflichtungen, die wir unseren Kunden gegenüber eingehen, Anforderungen an den Ort, an dem diese Daten abgerufen und verarbeitet werden. Daher können wir keine Bewerber akzeptieren, die von außerhalb Deutschlands arbeiten würden. Remote-Arbeit wird vollständig unterstützt – Ihr Arbeitsplatz muss einfach in Deutschland sein.

Arrangement: Hybrid oder vollständig remote sind beide möglich.

Standort: Berlin