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Typeform
Senior AI Engineer - EU
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Germany · Ireland · Netherlands · Portugal · Spain · United Kingdom
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WER WIR SIND
Typeform ist ein erfrischend anderer Formular-Builder. Wir helfen über 150,000 Unternehmen, die Daten zu sammeln, die sie benötigen, mit Formularen, Umfragen und Quiz, die Leute gerne ausfüllen. Typeform wurde entwickelt, um auffällig auszusehen und sich mühelos ausfüllen zu lassen, und generiert jedes Jahr 500 Millionen Antworten – und lässt sich mit wichtigen Tools wie Slack, Zapier und Hubspot integrieren.
Typeform ist von Natur aus vollständig remote. Für diese Stelle können wir Kandidaten einstellen, die in Großbritannien, Irland, Deutschland, Portugal, Spanien oder den Niederlanden ansässig sind.
ÜBER DIE ROLLE
Über das Team
Das AI Engineering Team entwickelt die Systeme und Fähigkeiten hinter den KI-Produkten von Typeform, einschließlich Research Flow, unserer Plattform zur Kombination quantitativer Forschung mit tieferen qualitativen Einblicken.
Wir verwenden machine learning, große Sprachmodelle, RAG und agentenbasierte Systeme, um Kunden dabei zu helfen, Informationen auf konversationellere und personalisiertere Weise zu sammeln, zu verstehen und darauf zu reagieren.
Durch Research Flow gehört dazu, Kunden bei der Gestaltung von Studien zu unterstützen, KI-moderierte Gespräche mit adaptiven Folgefragen zu führen und Antworten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.
Das Team verantwortet den gesamten Prozess von der Experimentierung bis zur Produktion. Dies umfasst die Entwicklung von KI-Anwendungen, deren Evaluierung, Infrastruktur, Bereitstellung, Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung.
Sie werden eng mit Produktmanagern, Softwareentwicklern, Data Scientists, Data Engineers und Analyseteams zusammenarbeiten, um vielversprechende KI-Ideen in sichere, skalierbare und zuverlässige Kundenerlebnisse zu verwandeln.
ÜBER DIE ROLLE
Als Senior AI Engineer bei Typeform werden Sie maßgeblich am Aufbau und der Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten hinter Research Flow sowie unserer breiteren KI-Produkte beteiligt sein.
Ihre Arbeit wird Kunden helfen, das „Warum“ hinter den Antworten zu verstehen und schneller von Forschungsfragen zu fundierten Entscheidungen zu gelangen.
Ihr Aufgabenbereich umfasst generative KI-Anwendungen, unternehmensweite RAG-Systeme, agentenbasierte Workflows, Modellbewertung, machine learning-Pipelines und die Infrastruktur, die für deren zuverlässigen Betrieb in großem Maßstab erforderlich ist.
Dies ist eine praxisorientierte Ingenieurrolle mit starker Eigenverantwortung. Sie werden Ideen und Prototypen in Produktionssysteme umwandeln, die von unseren Kunden genutzt werden, und direkten Einfluss auf deren Qualität und Leistung nehmen. Sie werden auch helfen, die technischen Standards für die Entwicklung, Bewertung, Bereitstellung und Überwachung von KI bei Typeform zu definieren.
*Typeform treibt Hunderte von Millionen Interaktionen pro Jahr voran und ermöglicht konversationelle, menschenzentrierte Erlebnisse auf der ganzen Welt. Wir bewegen uns als ein Team und stärken unsere gemeinsamen Anstrengungen, indem wir die einzigartige Perspektive jedes Einzelnen wertschätzen. Dies fördert starke Bindungen, die auf Respekt, Transparenz und Vertrauen basieren. Wir setzen uns für unsere vielfältige Kundenbasis ein, indem wir ihre Bedürfnisse antizipieren und ihre Herausforderungen priorisiert angehen. Mit Engagement für Exzellenz stellen wir hohe Erwartungen an uns selbst und aneinander und streben kontinuierlich danach, außergewöhnliche Ergebnisse zu liefern.
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und lehnen Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art entschieden ab – sei es aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Herkunft, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder Veteranenstatus. Jeder ist hier willkommen.
WAS SIE TUN WERDEN
KI-PRODUKTE ENTWICKELN UND AUSLIEFERN
- Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von generativen KI-Funktionen in den Produkten von Typeform, mit einem wichtigen Beitrag zu Research Flow.
- Entwickeln von Anwendungen mit großen Sprachmodellen, RAG, Tool-Nutzung und agentenbasierten Systemen.
- Erstellen von Diensten und APIs, die es Produktteams ermöglichen, KI-Funktionen in Kundenerlebnisse zu integrieren.
- Umwandeln von Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme mit klaren Messungen von Leistung und Qualität.
- Erforschen neuer Wege für Kunden, Informationen mithilfe von KI zu sammeln, zu verstehen und darauf zu reagieren.
SKALIERBARE KI-SYSTEME ENTWICKELN
- Entwerfen und Betreiben von machine learning-Diensten und -Workflows unter Verwendung von Python, Docker, Kubernetes und AWS.
- Erstellen zuverlässiger Pipelines für Batch- und Echtzeitverarbeitung unter Verwendung von Technologien wie Kafka und Airflow.
- Entwerfen von Lösungen mit Vektordatenbanken zur Unterstützung von Abruf, Empfehlungen, Personalisierung und semantischer Suche.
- Verwenden von MLflow zur Verwaltung von Experimenten, Modellversionen, Registrierungen und Bereitstellungen.
- Verbessern der Zuverlässigkeit, Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz unserer KI-Systeme.
KI-QUALITÄT BEWERTEN UND VERBESSERN
- Erstellen automatisierter Bewertungs-Pipelines für generative KI-Anwendungen, einschließlich der konversationellen und analytischen Fähigkeiten hinter Research Flow.
- Entwickeln von Benchmarks, die Genauigkeit, Relevanz, Zuverlässigkeit, Fairness, Latenz und Kosten messen.
- Bewerten von Abrufstrategien, einschließlich Chunking, Embeddings, Kontextauswahl und Reranking.
- Überwachen von KI-Systemen in der Produktion und Identifizieren von Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Qualität und Leistung.
- Erstellen von Schutzmaßnahmen, die unerwartetes Verhalten reduzieren und Kundendaten schützen.
UNSERE KI-ENGINEERING-PRAXIS GESTALTEN
- Festlegen wiederverwendbarer Muster und technischer Standards für die Erstellung, Bewertung und Freigabe von KI-Systemen.
- Unterstützung von Teams bei fundierten Entscheidungen über Modelle, Frameworks, Infrastruktur, Leistung und Kosten.
- Anwenden starker Engineering-Praktiken in den Bereichen Testen, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Versionskontrolle und Bereitstellung.
- Teilen von technischem Wissen und Unterstützung der Entwicklung anderer Ingenieure.
- Auf dem Laufenden bleiben über relevante KI-Forschung, Tools und Engineering-Praktiken und das Anwenden dessen, was für Typeform nützlich ist.
ZUSAMMENARBEIT BEI TYPEFORM
- Partnerschaft mit Produkt-, Engineering-, Data Science-, Data Engineering- und Analyseteams, um KI-Investitionen mit Kunden- und Geschäftsanforderungen zu verbinden.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, um Experimente und Modelle in zuverlässige Produktionsdienste umzuwandeln.
- Klare Kommunikation technischer Konzepte, Risiken und Kompromisse an technische und nicht-technische Partner.
- Beitrag zur technischen Planung und Mitgestaltung der KI-Ausrichtung bei Typeform.
WAS SIE MITBRINGEN
- Mindestens vier Jahre Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von machine learning- oder KI-Systemen in der Produktion.
- Starke Python- und Software-Engineering-Kenntnisse.
- Erfahrung im Aufbau von Produktionsdiensten mit Python-Frameworks wie FastAPI.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit großen Sprachmodellen, RAG, Tool-Nutzung oder agentenbasierten Systemen.
- Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, LangChain, LangGraph oder ähnlichen Technologien.
- Ein starkes Verständnis von unternehmensweiten RAG-Systemen, einschließlich Chunking, Embeddings, Retrieval, Reranking, Evaluierung und Monitoring.
- Erfahrung in der Erstellung automatisierter Bewertungen für generative KI-Anwendungen.
- Erfahrung mit AWS, Docker, Kubernetes, Terraform und Praktiken für kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD).
- Erfahrung mit Diensten wie AWS SageMaker oder AWS Bedrock.
- Erfahrung mit Kafka, Vektordatenbanken oder anderen Technologien für die Echtzeit- und hochdimensionale Datenverarbeitung.
- Erfahrung in der Verwaltung von machine learning-Workflows mit MLflow.
- Erfahrung in der Überwachung von Produktionssystemen mit Tools wie Datadog oder OpenSearch.
- Die Fähigkeit, Qualität, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosten bei technischen Entscheidungen abzuwägen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering- und Datenteams.
EXTRA FANTASTISCH
- Erfahrung in einem B2B SaaS-Produktunternehmen.
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow oder Argo Workflows.
- Vertrautheit mit SQL, Spark, Snowflake oder anderen Datenverarbeitungstechnologien.
- Erfahrung im Aufbau von Systemen, die strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und generative KI kombinieren.
- Erfahrung mit KI-Sicherheit, Datenschutz, verantwortungsvoller KI, Schutz vor Prompt Injection oder Verhinderung von Datenlecks.
- Erfahrung in der Verbesserung der Latenz und der Kosten von KI-Systemen, die in großem Maßstab betrieben werden.
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