Sicherheitsüberprüfter KI-/ML-Ingenieur

Spezialist für maschinelles Lernen und KI

• Anordnung: Vollständig remote (UK-weit) oder Hybrid (Londoner oder Manchester-Hubs)

• Laufzeit: 6-Monats-Vertrag

• Ausgleich: Attraktiver Tagessatz, Leistungsbonus und umfassendes Leistungspaket

Übersicht

Ein schnell wachsendes Unternehmen sucht einen praxisorientierten Ingenieur, der Machine-Learning-Konzepte in marktfähige, umsatzsteigernde Produkte umsetzt. Es handelt sich um eine Position im praktischen Einsatz, nicht um eine akademische Forschungstätigkeit. Der Fokus liegt ausschließlich auf der Entwicklung robuster Modelle, die konkrete operative Herausforderungen lösen. Sie schlagen die Brücke zwischen Datenarchitektur, Cloud-Infrastruktur und prädiktiver Modellierung.

Kernaufgaben

• Entwicklung, Schulung und Markteinführung von produktionsreifen Anwendungen im Bereich künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

• Den gesamten Entwicklungszyklus verantworten, von der Rohdatenerfassung über die Modellbereitstellung bis hin zur Laufzeitoptimierung.

• Große Sprachmodelle (LLMs) direkt in betriebliche Arbeitsabläufe integrieren, anpassen, feinabstimmen und einbetten.

• Arbeiten Sie mit Infrastruktur- und Datenentwicklungsteams zusammen, um maschinelle Lerncodes zu skalieren und zu erstellen.

• Entwickeln Sie robuste Datenpipelines und sichere APIs zur Versorgung nachgelagerter KI-Dienste.

• Beratung zur übergeordneten Architektur sowohl von Machine-Learning-Stacks als auch von Cloud-Systemen.

Erforderlicher technischer Hintergrund

• Nachweisliche Erfahrung in der Auslieferung und Wartung von ML/KI-Software im Live-Betrieb in kommerziellen Umgebungen.

• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python sowie in Deep-Learning-Ökosystemen wie PyTorch oder TensorFlow.

• Praktische Entwicklungserfahrung auf den wichtigsten Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).

• Tiefgreifendes Verständnis der wichtigsten Methoden des Data Engineering und des automatisierten Pipeline-Designs.

• Praktische Erfahrung im Einsatz von Technologien der generativen KI, einschließlich Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt-Optimierung und Modell-Feinabstimmung.

• Gedeiht in schnelllebigen, ergebnisorientierten Ingenieurskulturen.

Bevorzugte Extras

• Kenntnisse im Umgang mit MLOps-Frameworks, einschließlich Continuous Integration/Deployment (CI/CD) für Modelle, Versionskontrolle und Driftüberwachung.

• Praktische Kenntnisse im Bereich Einbettungen und Vektorspeicherlösungen.

• Erfahrung in der Entwicklung von Microservices und Backend-API-Architekturen.

• Vorkenntnisse in externen Beratungsfunktionen oder in Ingenieursfunktionen mit Stakeholder-Beziehungen sind erforderlich.

Was macht dieses Produkt einzigartig?

• Konkrete Ergebnisse: Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung von Anwendungen, die produktiv eingesetzt werden können, und vermeiden Sie Sackgassen in der Forschung und Entwicklung.

• Hohe Autonomie: Direkter Einfluss darauf, wie fortschrittliche Computertechnologien in einer expandierenden Organisation eingeführt werden.

• Umsetzungskultur: Arbeiten Sie in einem agilen Team, dessen Struktur vollständig auf Markteinführungsgeschwindigkeit und messbare Ergebnisse ausgerichtet ist.