Senior Solution Engineer

Als Solution Engineer bei deepset wenden Sie modernste NLP-Techniken auf reale Unternehmensprobleme an. Sie entwickeln umfassende Expertise in der gesamten Bandbreite der NLP-Methoden innerhalb von Haystack, einschließlich dichten Abruf, Fragebeantwortung, generativer QA, Zusammenfassung, RAG-Pipelines und mehr, und nutzen deepset Cloud, unsere SaaS-Plattform, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Kundendaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Sie arbeiten eng mit unseren Open-Source- und Produktteams zusammen, um die besten Lösungen für jedes Engagement zu gestalten. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle zwischen professionellen Dienstleistungsberatern, Senior AI/NLP-Ingenieuren und vertrauenswürdigen technischen Beratern.

Exemplarisches Engagement: Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern eines führenden Luftfahrtunternehmens zusammen, um die Suchfunktionalität in Pilothandbüchern zu verbessern. Dies bedeutet, ihre Daten und ihr Fachgebiet zu verstehen, Methoden (DPR, QA, TableQA) anhand ihrer Anforderungen zu bewerten, Annotation-Workflows für Expertenlabeler zu entwerfen, eingehende Labels kontinuierlich zu analysieren, Modelle zu trainieren und zu iterieren sowie schrittweise Leistungsverbesserungen voranzutreiben, bis die Produktionsziele erreicht sind.

Was Sie tun werden:

• Kundenlieferung & Lösungsdesign: Kunden zeigen, wie sie Informationen mit Haystack und deepset Cloud suchen und extrahieren können, um das NLP-Bewusstsein innerhalb ihrer Organisation zu steigern.
• Die Daten, Anwendungsfälle, Bedürfnisse und Prozesse jedes Kunden verstehen, um die optimale Lösung zu entwickeln und Verbesserungen an Haystack/deepset Cloud voranzutreiben.
• Der Ansprechpartner für den Kunden sein: Ziele und Zeitpläne definieren und Ergebnisse während des Engagements kommunizieren.
• Schnell Prototypen modernster NLP-Methoden erstellen - dichte Abruf (DPR), Fragebeantwortung, generative QA, TableQA, Zusammenfassung - und diese anhand realer Kundendaten bewerten.

• Modellentwicklung & Datenengineering: Technische Lieferung von KI-Lösungen mit Haystack, PEFT, Hugging Face Transformers und deepset Cloud leiten.
• Annotation-Workflows für Expertenlabeler entwerfen und eingehende Labels kontinuierlich analysieren, um die Modellverbesserung voranzutreiben.
• Große Sprachmodelle durch großangelegte Datenkuratierung und Optimierung trainieren und feinabstimmen, um die Produktionsleistungsziele zu erreichen.
• NLP/RAG-bezogene Verbesserungen upstream zu Haystack und anderen Open-Source-Bibliotheken beitragen.

• Kundenerfolg & Befähigung: Direkt mit den Datenwissenschaftlern und Ingenieurteams der Kunden zusammenarbeiten und sie vom Prototyp bis zur Produktion begleiten.
• Technische Workshops und Schulungen durchführen; Kunden helfen, interne Fähigkeiten rund um Haystack und NLP-Best-Practices aufzubauen.
• Als interne Stimme des Kunden agieren, Fachwissen und Produktfeedback an unsere Open-Source- und Produktteams weitergeben.
• Leistungskennzahlen verfolgen und Fortschritte klar sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren.

• Wachstum & Community: Die Fähigkeiten definieren und verfolgen, die erforderlich sind, um in eine Experten- oder Teamleiterrolle zu wachsen, während deepset skaliert.
• Zum technischen Blog von deepset, Konferenzvorträgen und der Präsenz der Haystack-Community beitragen.
• Mit Account Executives und dem Produktteam zusammenarbeiten, um Kundeninsights in Roadmap-Entscheidungen zu übersetzen.

Voraussetzungen:

• Fließend in Deutsch (C1/C2 oder muttersprachlich) und starkes professionelles Englisch – Sie werden täglich in beiden Sprachen arbeiten.
• 5+ Jahre Branchenerfahrung in der Anwendung von Datenwissenschaft oder NLP-Methoden auf reale Daten.
• Universitätsabschluss in Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Kenntnisse in Python und fundierte Kenntnisse in ML/DL/NLP-Methoden und aktuellen Modellarchitekturen (Transformers, LLMs, Abrufmodelle).
• Praktische Erfahrung mit Haystack, Hugging Face Transformers, PEFT oder vergleichbaren NLP-Frameworks.
• Erfahrung in der Verwaltung kundenorientierter Projekte: Umfang definieren, Zeitpläne festlegen, Ergebnisse kommunizieren.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowohl mit technischen (Datenwissenschaftler, ML-Ingenieur) als auch nicht-technischen (Geschäft, C-Suite) Stakeholdern.
• Ein intensiver Wunsch zu lernen und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz beim schnellen Erwerb neuer Fähigkeiten.

Schön zu haben:

• Erfahrung in der Datenwissenschaftsberatung und/oder praktische Erfahrung mit Datenannotations-Workflows.
• Erfahrung mit deepset Cloud oder anderen Unternehmens-NLP/Suchplattformen.
• Vertrautheit mit dichten Abrufmethoden (DPR), Fragebeantwortung, generativer QA, TableQA und Zusammenfassungsmethoden.
• Verständnis von RAG-Architekturen und Vektordatenbanken (z.B. Weaviate, Pinecone, OpenSearch).
• Erfahrung mit der Feinabstimmung von Modellen über PEFT (LoRA, QLoRA) und großangelegter Datenkuratierung.
• Beiträge zu Open-Source-NLP-Bibliotheken oder ein öffentliches technisches Profil (Blog, Vorträge, GitHub).
• Bestreben, in eine Senior-Experten- oder Teamleiterposition zu wachsen, während das Solutions-Team skaliert.

Vorteile:

• Vergütung: Wettbewerbsfähiges Gehalt + Eigenkapital (ESOP). Wir vergleichen uns mit führenden europäischen KI-Unternehmen.
• Flexibilität: Remote-first-Kultur mit optionalem Zugang zu Büros in München und Berlin. Flexible Arbeitszeiten.
• Einfluss: Arbeiten Sie an der Spitze der Unternehmens-KI. Ihre Lösungen werden in Produktionsumgebungen bei namhaften Unternehmen eingesetzt.
• Wachstum: Lernbudget, Teilnahme an Konferenzen, Zugang zu den besten Köpfen im Open-Source-NLP und LLMs.
• Kultur: Transparentes, egoarmes Team. Englisch als Arbeitssprache, vielfältige und internationale Kollegen.
• Leistungen: 30 Tage PTO, Unternehmensausflüge, Budget für Homeoffice-Ausstattung und mehr.