The MITRE Corporation
Bjak
Applied AI Engineer
Über ActAI
Heute nutzen über 5 Milliarden Nutzer grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen, Aufgaben und Kalender, die nicht KI-nativ sind. Unsere Mission ist es, proaktive Anwendungen für jeden auf der Welt zu entwickeln, der nicht an komplexe Eingabeaufforderungen gewöhnt ist. Wir wollen Intelligenz in Gespräche, Erledigungen, Organisation und Arbeitsabläufe bringen, mit minimaler bis keiner Eingabeaufforderung.
Unsere erste Anwendung ist eine mobile Kommunikations-App, die auf Agenten basiert. Wir glauben, dass die Entwicklung von Anwendungen, die Nutzer täglich für Kommunikation, Koordination und Zusammenarbeit nutzen, dazu beitragen wird, KI in ihr Leben zu integrieren. Der Nettoeffekt besteht darin, Fehlinformationen zu eliminieren, niedrige Koordinationskosten zu erzielen, hochwertige Aufgaben und Zusammenarbeit in großem Maßstab mit minimaler oder geringer Eingabeaufforderung zu ermöglichen.
Rolle
Als Applied AI Engineer verwandeln Sie Modellfähigkeiten in echtes Produktverhalten. Sie übernehmen Probleme End-to-End, von der Gestaltung des Modellverhaltens über den Aufbau der umgebenden Systeme bis hin zur Sicherstellung seiner zuverlässigen Leistung in der Produktion.
Diese Rolle liegt an der Schnittstelle von machine learning, Systemen und Produkten und konzentriert sich darauf, KI tatsächlich für Benutzer nutzbar zu machen, nicht nur in Demos, sondern im realen Einsatz.
Wie wir arbeiten
Die besten Produkte der Welt werden heute von kleinen, erstklassigen Teams entwickelt. Wir treffen Entscheidungen gemeinsam, bewegen uns mit hoher Geschwindigkeit und finden eine Balance zwischen dem Liefern hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur zu schaffen, Urteilsvermögen auszuüben und unabhängig zu handeln. Unser Ziel ist es, unseren Nutzern ein wirklich magisches KI-Produkt in die Hände zu geben.
Aufgaben
- KI-Funktionen End-to-End erstellen und ausliefern (Modell → System → Benutzererlebnis)
- Prompts, Tools, Speicher und Agenten-Workflows entwerfen und iterieren
- Rohe Modellausgaben in strukturierte, zuverlässige und vorhersagbare Verhaltensweisen umwandeln
- Probleme über den full stack (Modell, Orchestrierung, Infrastruktur, UX) hinweg debuggen
- Optimierung von Latenz, Kosten und Produktionszuverlässigkeit
- Leichte Bewertungs-Frameworks entwickeln, um die reale Leistung zu messen
- Eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um mehrdeutige Probleme in funktionierende Systeme zu übersetzen
Ideale Erfahrung
Technologie-Stack
- Python
- PyTorch / JAX
- LLMs (OpenAI-Stil APIs, LLaMA, Qwen usw.)
- Inferenz / Serving (z. B. vLLM)
- Vektor-DB
Ideale Erfahrung
- Starke Grundlage in machine learning und modernen neuronalen Netzwerkarchitekturen.
- Praktische Erfahrung mit dem Trainieren, Fine-Tuning oder Bereitstellen von ML-Modellen
- Fähigkeit, sauberen, produktionsreifen Code zu schreiben
- Komfort bei der Arbeit über Abstraktionsebenen hinweg (Modell → Infrastruktur → Produkt)
- Starke Problemlösungsfähigkeiten in mehrdeutigen, sich schnell entwickelnden Umgebungen
- Tendenz zum Ausliefern, Iterieren und kontinuierlichen Verbessern
Ergebnisse
- ML-Modelle in der Produktion erfüllen die erwarteten Ziele für Genauigkeit, Latenz und Zuverlässigkeit.
- Produktionsprobleme werden schnell identifiziert, effektiv behoben und die Grundursachen angegangen.
- Datenpipelines, Trainingsschleifen und Inferenzsysteme sind robust, reproduzierbar und wartbar.
- Effektive Zusammenarbeit mit Ingenieur-, Produkt- und Forschungsteams zur Bereitstellung zuverlässiger ML-gestützter Funktionen.
- Iterationen an Modellen und Systemen werden durch reale Signale und messbare Verbesserungen vorangetrieben.
Interviewprozess
Wenn eine Passung besteht, werden wir uns melden, um 3, aber nicht mehr als 4 Interviews zu planen.
Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Interviews werden per Videoschalte und/oder vor Ort geführt.
Wir legen Wert auf Transparenz und Effizienz, daher können Sie mit einer schnellen Entscheidung rechnen. Wenn Sie die außergewöhnlichen Fähigkeiten und die Denkweise unter Beweis gestellt haben, nach denen wir suchen, werden wir Ihnen ein Angebot zur Zusammenarbeit unterbreiten. Dies ist nicht nur ein Jobangebot, sondern eine Einladung, Teil eines Teams zu sein, das KI für Milliarden von Menschen weltweit nutzbar macht.
