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AI Engineer

🏛 Ausgeschrieben von Next Ventures GmbH
Festanstellung📍 London EC1A 4HY - United Kingdom 🎓 Senior 🌐 Englisch

Wir suchen einen AI Engineer zur Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen und Lösungen, die reale geschäftliche Herausforderungen adressieren. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit Softwareentwicklern, Data Scientists, Produktmanagern und Business-Stakeholdern zusammen, um intelligente Systeme zu entwickeln, zu integrieren und zu optimieren.

Ihre Aufgaben umfassen die Gestaltung und Bereitstellung von KI-Anwendungen und -Modellen, die Integration von Machine-Learning- und generativen KI-Technologien sowie die Entwicklung von KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und Deployment. Sie werden KI-Funktionen in bestehende Anwendungen und Workflows integrieren, mit strukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten und Techniken wie Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation einsetzen. Darüber hinaus optimieren Sie KI-Systeme für Produktionsumgebungen, evaluieren Modellleistung und arbeiten an kontinuierlicher Verbesserung.

Für diese Position benötigen Sie Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von KI- oder Machine-Learning-Lösungen, starke Programmierkenntnisse in Python und Vertrautheit mit gängigen Softwareentwicklungspraktiken. Erforderlich sind Kenntnisse in AI/ML-Frameworks, Large Language Models und generativer KI sowie Erfahrung mit API-Entwicklung und Cloud-Plattformen. Sie sollten analytisch denken, Probleme lösen können und über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit LLM-Frameworks, Vector Databases, Docker, Kubernetes, CI/CD und MLOps-Praktiken sowie Kenntnisse in KI-Sicherheit und verantwortungsvoller KI-Governance. Der ideale Kandidat kombiniert starke Softwareentwicklungsfähigkeiten mit praktischer KI-Erfahrung und kann aufstrebende KI-Technologien in zuverlässige, skalierbare Anwendungen umwandeln.

Skills

PythonMachine LearningLarge Language Models (LLMs)Generative AIPrompt EngineeringRetrieval-Augmented Generation (RAG)Vector SearchAI PipelinesModel TrainingModel EvaluationAPI DevelopmentAWSAzureGoogle CloudData ProcessingDockerKubernetesCI/CDMLOpsVector DatabasesEmbeddingsSemantic SearchModel Monitoring wünschenswertAI Observability wünschenswertAI Security wünschenswertModel Governance wünschenswertResponsible AI wünschenswert

Anforderungen

Rollenfamilie
Entwicklung

Projekt

Projektart
Neuentwicklung
Vermittlung
Über Vermittler

Skills erklärt

Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Large Language Models (LLMs)
LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.
Generative AI
Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
Prompt Engineering
Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
Vector Search
Suchmethode, die Daten als mathematische Vektoren darstellt und Ähnlichkeiten findet; wird in KI-Anwendungen und Suchmaschinen für semantische Suche eingesetzt.
API Development
Entwicklung von Schnittstellen (APIs), die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
AWS
Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Google Cloud
Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
Data Processing
Verarbeitung und Analyse von Daten; umfasst Erfassung, Bereinigung, Transformation und Auswertung von Informationen.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Kubernetes
Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Vector Databases
Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.
Embeddings
Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.
AI Security
Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Erkennung, Analyse und Abwehr von Sicherheitsbedrohungen in IT-Systemen.
Responsible AI
Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.

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