Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Lösungen und verbessere die Suchplattform bei Zendesk.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Kundenbindung revolutioniert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und einem leidenschaftlichen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied für Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Programmierung, insbesondere Python oder Ruby, und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Zendesk’s Menschen haben ein Ziel vor Augen: die Verbesserung der Kundenerfahrung. Unsere Produkte helfen mehr als 145.000 globalen Marken (wie AirBnb, Uber, JetBrains, Slack und anderen), täglich Milliarden von Kunden glücklich zu machen.
Unser Team ist darauf spezialisiert, eine robuste Volltextsuche für unsere Kunden über mehrere Kanäle hinweg bereitzustellen, einschließlich Hilfezentren und agentischen RAG (retrieval-augmented-generation) Bots. In Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren und Wissenschaftlern liefern wir hochwertige KI-Produkte unter Verwendung der neuesten Werkzeuge und Techniken und bieten sie in einem Maßstab an, von dem die meisten Unternehmen nur träumen können. Wir sind leidenschaftlich daran interessiert, Endbenutzern zu helfen, das zu finden, wonach sie suchen, und unseren Kunden zu helfen, das Beste aus ihrer Wissensdatenbank herauszuholen.
Wir suchen einen Staff Machine Learning Engineer, der unserem Team beitritt und eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung der Suchplattform von Zendesk spielt!
Was Sie tun werden:
- Bereitstellung von KI-gestützten Funktionen für unsere Kunden im Zendesk-Maßstab unter Verwendung neuester LLM-Technologien
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, ML-Wissenschaftlern und anderen Ingenieuren innerhalb des Teams und im gesamten Unternehmen zur Definition des Funktionsumfangs und der Implementierungsstrategien unter Verwendung von ML-Technologie
- Mentoring von Junior-Teammitgliedern sowie Zusammenarbeit mit erfahreneren Kollegen zur Förderung des gegenseitigen Lernens
- Unterstützung unserer bereitgestellten Dienste, um ein hohes Maß an Stabilität und Zuverlässigkeit sicherzustellen
- Schreiben von sauberem und wartbarem Code, um die Lieferverpflichtungen des Teams zu erfüllen
- Beitrag zu Diskussionen über technisches Design und Best Practices
Hier einige der Herausforderungen, an denen Sie arbeiten werden:
- Wie erweitern wir unsere RAG-Plattform, um neue Anwendungsfälle zu bewältigen?
- Wie integrieren und verbessern wir hybride Suchlösungen, die Vektor-Embeddings und keyword-basierte Abrufmethoden kombinieren?
- Wie verbessern wir das Ranking der Suchergebnisse?
- Wie optimieren wir unsere Indexierungspipeline hinsichtlich Geschwindigkeit und Kosteneffizienz?
- Wie stellen wir die beste Abrufplattform über mehrere Kanäle bereit?
- Wie nutzen wir die sich schnell entwickelnden LLM-Technologien optimal?
Was Sie für die Rolle mitbringen:
Grundlegende Qualifikationen:
- Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder Ruby sowie Erfahrung mit relevanten Testframeworks
- Solides Verständnis von Architektur und Softwaredesignmustern für serverseitige und Webanwendungen
- Kollaborative und wachstumsorientierte Denkweise mit dem Engagement für kontinuierliches Lernen und Entwicklung
- Selbstverwaltender, engagierter Ansatz mit der Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer und stabiler Softwareanwendungen
- Fähigkeit, Hypothesen zu formulieren, Experimente durchzuführen und Ergebnisse zu analysieren, um Ingenieurentscheidungen zu informieren
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung im Entwerfen, Implementieren und Optimieren von Suchlösungen, idealerweise unter Verwendung von Machine Learning-Techniken und Elasticsearch zur Verbesserung der Suchrelevanz und -leistung
- Erfahrung im Management und in der Bereitstellung von Cloud-Diensten mit AWS
- Erfahrung mit ereignisgesteuerter, verteilter Architektur unter Verwendung von Kafka
Technologiestack:
- Unser Code basiert hauptsächlich auf Python und Ruby
- Unsere Machine Learning-Modelle basieren auf PyTorch
- Unsere Plattform ist auf AWS aufgebaut
- Daten werden in RDS MySQL, Redis, S3, ElasticSearch, Kafka und Snowflake gespeichert
- Dienste werden auf Kubernetes unter Verwendung von Docker bereitgestellt, Kafka wird für die Stream-Verarbeitung verwendet
- Die Infrastrukturgesundheit wird mit Datadog und Sentry überwacht
Was wir bieten:
- Ein Team leidenschaftlicher Menschen, die lieben, was sie tun!
- Spannende Möglichkeit, im Bereich RAG (retrieval-augmented-generation) zu arbeiten, einem sich schnell entwickelnden Bereich in der KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Verantwortung für die Produktmerkmale im großen Maßstab, was einen erheblichen Einfluss auf Millionen von Kunden hat
- Gelegenheit zu lernen und zu wachsen!
- Möglichkeit, sich in Bereichen wie Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit zu spezialisieren
Zendesk glaubt an die Schaffung einer erfüllenden und integrativen Erfahrung für unsere Mitarbeiter. Unsere hybride Arbeitsweise ermöglicht es uns, absichtlich persönlich zusammenzukommen, um zu verbinden, zu kollaborieren und zu lernen, während wir unseren Mitarbeitern auch die Flexibilität geben, einen Teil der Woche remote zu arbeiten.
Zendesk ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir sind stolz auf unsere fortlaufenden Bemühungen, globale Vielfalt, Gleichheit und Inklusion am Arbeitsplatz zu fördern.
Staff Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Zendesk
Zendesk ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer hybriden Arbeitsweise fördern wir eine inklusive Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit und persönliches Wachstum unterstützt. Als RVP für Sales Engineering haben Sie die Freiheit, strategische Entscheidungen zu treffen und ein erstklassiges Team zu leiten, während Sie gleichzeitig an der Spitze der KI-gestützten Kundenservice-Technologie stehen.