Staff Machine Learning Engineer, AI Applications, Berlin

Überblick

Staff Machine Learning Engineer, AI Applications zur Verstärkung von Bolts Customer Support Product Team und zur Leitung der Qualität, des Lernens und der Wissensgrundlagen hinter unserem KI-Automatisierungsstapel. Gestalten Sie, wie wir LLM-basierte Systeme bewerten und ausrichten, verbessern Sie die Wissensqualität und -abfrage und bauen Sie Feedbackschleifen auf, die die Automatisierung des Kundenservice kontinuierlich verbessern.

Über uns

Mit über 200 Millionen Kunden in mehr als 50 Ländern ist Bolt eines der am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen in Europa und Afrika. Und das verdanken wir unseren Mitarbeitern. Wir glauben an die Schaffung eines integrativen Umfelds, in dem jeder willkommen ist, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Alter oder Behinderung. Unser ultimatives Ziel ist es, Städte für Menschen und nicht für Autos zu schaffen, und wir benötigen Ihre Hilfe, um diese Mission zu erreichen!

Über die Rolle

Als Staff Machine Learning Engineer arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen fortschrittlicher KI, Wissenssystemen und Bolts Produktionssupport-Ökosystem und setzen die technische Richtung fest, wie wir die KI-Qualität über konversationale Erfahrungen messen, verbessern und skalieren. Sie helfen sicherzustellen, dass unsere Systeme genau, hilfreich, fundiert und auf die Bedürfnisse von Unternehmen und Kunden abgestimmt sind. Dies ist eine Rolle mit hohem Einfluss und großem Umfang, in der Sie die Qualitäts- und Lernstrategie hinter unseren KI-Systemen definieren, eng mit Ingenieuren, Produktmanagern, Betriebs- und Fachexperten zusammenarbeiten und reale Support-Interaktionen in nachhaltige Verbesserungen über Modelle, Abfragen und Arbeitsabläufe umwandeln.

Verantwortlichkeiten

• Leiten Sie die Ausrichtung des Verhaltens des Customer Support AI-Systems an Bolts Unternehmenszielen, den Standards der Kundenerfahrung und den Richtlinienanforderungen, um die Antwortqualität, Konsistenz, Fundierung und Eskalationsverhalten zu verbessern.
• Bauen und skalieren Sie Wissensabbau-Fähigkeiten, die Gespräche, Support-Tickets, Arbeitsabläufe, Richtlinien und Betriebsdaten in wiederverwendbare Wissensressourcen und Verbesserungssignale umwandeln.
• Besitzen Sie die Evaluierungsstrategie für LLM-gestützte Kundenservicesysteme, einschließlich Offline-Benchmarks, goldenen Datensätzen, menschlichen Überprüfungsabläufen, Online-Experimenten und Produktionsqualitätsmetriken.
• Entwickeln Sie Feedbackschleifen, die Produktionsfehler und menschliche Korrekturen mit Eingabeaufforderungen, Abfragen, Benchmarks und Modellverhalten verbinden, um eine kontinuierliche Verbesserung der Automatisierungsqualität zu ermöglichen.
• Arbeiten Sie eng mit Ingenieuren zusammen, die an der Infrastruktur für KI-Anwendungen arbeiten, und bringen Sie ML-Expertise in Bereiche wie Tool-Nutzungsqualität, Routing-Verhalten, Gedächtnisqualität und mehrstufige Aufgabenleistung ein.
• Beeinflussen Sie den Fahrplan und die technische Richtung über Teams hinweg, indem Sie Klarheit über Kompromisse im Modellverhalten, die Abfragequalität, Experimente und geschäftliche Auswirkungen schaffen.

Wir suchen keine Node.js-Experten, sondern sprachübergreifende Ingenieure, für die ein spezifischer Stack nur ein Werkzeug zur Lösung eines Problems ist, nicht die Lösung selbst.

Über Sie

• Sie haben praktische Erfahrung mit retrieval-unterstützten Systemen, Suche, Ranking oder wissensbasierten KI-Anwendungen und verstehen, was qualitativ hochwertige fundierte Antworten antreibt.
• Sie haben in wissensintensiven oder richtlinienbeschränkten Bereichen gearbeitet, in denen Korrektheit, Konsistenz und Vertrauen wichtig sind.
• Sie haben Erfahrung darin, Feedbackschleifen aus Benutzerverhalten, QA-Signalen, Annotationen oder betrieblichen Ergebnissen in Systemverbesserungen umzuwandeln.
• Sie können sowohl strategisch als auch praktisch arbeiten: langfristige Richtungen definieren und gleichzeitig in Daten, Experimente und Fehleranalysen eintauchen.
• Sie verfügen über starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten und können Ingenieurwesen, Produkt und Betrieb um die Qualitätsstrategie und Kompromisse herum ausrichten.
• Erfahrung mit LLM-basierten Pipelines oder agentischen KI-Systemen ist ein großer Vorteil, insbesondere in Bereichen wie Tool-Nutzung, Routing, Gedächtnis, mehrstufiges Denken oder Mensch-KI-Orchestrierung.

Erfahrung ist großartig, aber was wir wirklich suchen, ist Antrieb, Intelligenz und Integrität. Selbst wenn Sie nicht jedes Kriterium erfüllen, ziehen Sie bitte in Betracht, sich zu bewerben, wenn Sie sich als die oben beschriebene Person fühlen!

Vorteile

• Spielen Sie eine direkte Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Mobilität.
• Beeinflussen Sie Millionen von Kunden und Partnern in über 600 Städten in mehr als 50 Ländern.
• Arbeiten Sie in schnelllebigen autonomen Teams mit einigen der klügsten Menschen der Welt.
• Beschleunigen Sie Ihr berufliches Wachstum mit einzigartigen Karrieremöglichkeiten.
• Erhalten Sie ein attraktives Gehalt und ein Aktienoptionspaket, das es Ihnen ermöglicht, sich auf Ihre beste Arbeit zu konzentrieren.
• Genießen Sie die Flexibilität, hybrid zu arbeiten, mit mindestens 2 Tagen im Büro pro Woche, um starke Verbindungen und Teamarbeit zu fördern.
• Kümmern Sie sich um Ihre körperliche und geistige Gesundheit mit unseren Wellness-Vorteilen.

* Einige Vorteile können je nach Standort und Rolle variieren.