AI/ML Engineer in Sachseln

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI/ML Engineer mit Sitz in der Schweiz. Schließen Sie sich einem mission-driven Engineering-Team an, das praktische KI-Systeme entwickelt, die reale Herausforderungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Bildung und internationale Entwicklung angehen.

Als AI/ML Engineer werden Sie KI-gestützte Anwendungen entwerfen, bauen, evaluieren, bereitstellen und kontinuierlich verbessern, die von gemeinnützigen Organisationen und deren Gemeinschaften genutzt werden. Sie arbeiten an Lösungen, die von klinischen Copiloten und KI-Coaching-Tools bis hin zu landwirtschaftlichen Beratungs-Chatbots und Evaluierungsinfrastrukturen reichen. In Zusammenarbeit mit Verhaltenswissenschaftlern, Forschern und eingebetteten Ingenieuren werden Sie angewandte KI-Forschung in zuverlässige, skalierbare Produkte und wiederverwendbare technische Ressourcen umsetzen.

Sie helfen auch Partnerorganisationen, ihre eigenen KI-Fähigkeiten durch Mentoring, Open-Source-Beiträge und Wissensaustausch zu stärken. Diese vollständig remote Rolle bietet erhebliches technisches Eigentum und die Möglichkeit, fortschrittliche KI-Engineering-Techniken auf Initiativen anzuwenden, die die Ergebnisse für Millionen von Menschen verbessern können.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, bauen, evaluieren, bereitstellen und verbessern von maschinellen Lernsystemen und KI-gestützten Anwendungen für reale Anwendungsfälle.
• Beitragen zu Open-Source-KI-Evaluierungsinfrastrukturen und -tools, die gemeinnützigen Organisationen helfen, ihre KI-Produkte zu bewerten und zu verbessern.
• Eng mit Verhaltenswissenschaftlern, Forschern und Feldteams zusammenarbeiten, um wiederkehrende Herausforderungen zu identifizieren und Erkenntnisse in wiederverwendbare Tools, Frameworks, Handbücher und technische Publikationen umzusetzen.
• Entwickeln rigoroser Evaluierungsmethoden für KI-Systeme, einschließlich geeigneter Datensätze, Evaluierungskriterien und messbarer Leistungsverbesserungen.
• Produzieren und iterieren von produktionsreifen LLM-Anwendungen und agentischen Systemen, um deren Zuverlässigkeit, Nützlichkeit und Leistung für die vorgesehenen Benutzer zu verbessern.
• Bedeutsame technische Innovationen aus Partnerprojekten als Open-Source-Beiträge veröffentlichen, wann immer dies angemessen ist.
• Liefern von Lösungen durch schnelle Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen, wobei Experimente und messbares Feedback zur Verbesserung genutzt werden.
• Dokumentieren technischer Entscheidungen, Aufrechterhalten von Ingenieurstandards und Sicherstellen, dass KI-Komponenten zuverlässig und wartbar bleiben.
• Überwachen von Entwicklungen in der angewandten KI-Forschung, relevante Fortschritte bewerten und vielversprechende Ansätze in praktischen Umgebungen testen.
• Beraten und unterstützen von gemeinnützigen Organisationen bei der Entwicklung generativer KI-Produkte, um ihnen zu helfen, effektive Ingenieurpraktiken, Werkzeuge und Arbeitsabläufe zu übernehmen.
• Mentorieren von Mitarbeitern der Partnerorganisation und Stärkung ihrer internen technischen Fähigkeiten und verantwortungsvoller KI-Praktiken.
• Beitragen zu Workshops, Seminaren und Wissensaustauschinitiativen, die Lektionen und Best Practices aus laufenden Projekten kommunizieren.
• Durchführen von Standortbesuchen, um operationale Herausforderungen zu verstehen, zu beobachten, wie KI-Tools verwendet werden, und technische Verbesserungen basierend auf direkten Benutzerbedürfnissen zu empfehlen.
• Initiative ergreifen, um Probleme zu identifizieren, Lösungen zu definieren und Projekte durch Implementierung und Bereitstellung voranzutreiben.

Anforderungen:

• Starke Grundlagen in Mathematik, Deep Learning, großen Sprachmodellen (LLMs) und modernen KI-Systemen.
• Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen, einschließlich des Aufbaus, der Evaluierung und der systematischen Verbesserung mindestens eines benutzerorientierten Produkts, das durch Deep Learning unterstützt wird.
• Erfahrung, die sich auf die Integration von Modell-APIs, den Aufbau interner Dashboards oder den alleinigen Beitrag zur ML-Infrastruktur beschränkt, erfüllt diese Anforderung nicht.
• Mindestens 1–2 Jahre Erfahrung im Aufbau von LLM-gestützten Anwendungen, einschließlich mindestens eines produktionsreifen Agenten über einen Proof of Concept hinaus.
• Praktische Erfahrung in der Evaluierung von KI-Systemen mit einem starken Verständnis für Datensatzdesign, Evaluierungsmethodik und Leistungsbewertung.
• Beherrschung von Python und die Bereitschaft, sich aktiv an der praktischen Umsetzung zu beteiligen.
• Fließend im Prompting und Kontextengineering für agentische Systeme, einschließlich der Fähigkeit zu bestimmen, ob ein Problem verbessertes Prompting, ein anderes Modell, bessere Werkzeuge oder Änderungen an der gesamten Pipeline erfordert.
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten zur Erstellung hochwertiger Arbeiten, mit dem Urteil und der Verantwortung, Ausgaben zu validieren und Verantwortung für das, was Sie liefern, zu übernehmen.
• Fähigkeit, Forschungspapiere zu lesen, neue Ideen zu bewerten und relevante Ansätze schnell durch praktische Experimente zu testen.
• Eine experimentelle Denkweise, mit der Fähigkeit, sorgfältig über Daten, Modelle und Evaluierungen nachzudenken, während iterative, messbare Fortschritte erzielt werden.
• Starkes Denken nach ersten Prinzipien und die Fähigkeit, praktische, skalierbare Lösungen zu entwerfen.
• Ein benutzerzentrierter Ansatz, der priorisiert, ob ein Produkt effektiv für sein beabsichtigtes Publikum funktioniert.
• Proaktive Eigenverantwortung, Dringlichkeit, Aufmerksamkeit für Details und die Fähigkeit, Projekte bis zur Fertigstellung ohne ständige Anleitung zu führen.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Konzepte klar an nicht-technische Zielgruppen zu erklären.
• Ein Engagement für verantwortungsvolle KI-Entwicklung und Technologie, die bedeutende soziale Vorteile bietet.

Bonusqualifikationen:

• Erfahrung mit mehrsprachiger natürlicher Sprachverarbeitung oder ressourcenarmen Sprachen, insbesondere Swahili, Hindi und Sprachen, die in Ostafrika und Südasien gesprochen werden.
• Frühere Arbeit im globalen Gesundheitswesen, internationaler Entwicklung oder sozialer Wirkungstechnologie.
• Vertrautheit mit Verhaltenswissenschaften oder KI-Anwendungen, die darauf abzielen, Verhaltensänderungen zu unterstützen.
• Erfahrung mit Datenannotationspipelines und LLM-Evaluierungsmethodologien.
• Kenntnisse über KI-Sicherheit, Ausrichtung oder verantwortungsvolle KI-Rahmenwerke.
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen in der Produktion und der Arbeit mit Cloud-Infrastrukturen wie AWS, Google Cloud Platform oder Azure.
• Veröffentlichungen auf führenden KI-Konferenzen oder umfangreiche technische Schreiben, die Ingenieurforschung und -ergebnisse dokumentieren.

Vorteile:

• Vergütung: Wettbewerbsfähig im technologiegetriebenen Sektor mit Vergütung unterhalb typischer Gehälter großer Tech-Unternehmen.
• Remote-Arbeit: Vollständig remote, asynchron-first Arbeitsumgebung.
• Flexibler Zeitplan: Arbeitszeiten können Ihre Zeitzone berücksichtigen, ohne vorgeschriebene Kernzeiten.
• Internationale Zusammenarbeit: Arbeiten Sie in einem global verteilten Team, das in Nordamerika, Europa, Ostafrika, Ostasien und Südasien tätig ist.
• Bedeutender Einfluss: Entwickeln Sie KI-Anwendungen, die praktische Herausforderungen im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft und anderen Bereichen der internationalen Entwicklung angehen.
• Technisches Eigentum: Übernehmen Sie Projekte von der anfänglichen Problembeschreibung und Modellauswahl bis hin zu Bereitstellung, Evaluierung und kontinuierlicher Verbesserung.
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Verhaltenswissenschaftlern, Entwicklungsoekonomen, Feldforschern und eingebetteten Ingenieuren zusammen.
• Open-Source-Beiträge: Teilen Sie technische Innovationen, Werkzeuge und Erkenntnisse mit der breiteren Gemeinschaft, anstatt alle Arbeiten innerhalb proprietärer Produkte zu halten.
• Berufliche Entwicklung: Bleiben Sie nah an angewandter KI-Forschung und sammeln Sie Erfahrungen bei der Lösung herausfordernder Probleme in realen Betriebsumgebungen.
• Autonomie und Verantwortung: Tragen Sie innerhalb eines kleinen Teams mit minimaler Hierarchie, direktem Feedback und Möglichkeiten zur Beeinflussung technischer Entscheidungen bei.
• Standortberechtigung: Die Rolle steht Kandidaten mit Wohnsitz in Subsahara-Afrika und Südasien offen. Indien fällt in die angegebenen berechtigten Regionen, vorbehaltlich der Anforderungen des Standorts und der Vertragsbedingungen des Einstellungsteams.
• Vertragsvereinbarung: Internationale Einstellungen erfolgen auf Vertragsbasis.