Kanada
Global Relay
Axya
Lead AI Engineer
Kanada
Montreal, Quebec, Canada
Python
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Überblick über die Rolle
Unser Produkt ist nur so gut wie die KI, die dahintersteht. Als Lead AI Engineer verantworten Sie die technische Ausrichtung und Qualität der KI-Systeme von Axya: wie sie komplexe Unternehmensdaten verarbeiten, wie wir deren Korrektheit messen und wie wir Verbesserungen sicher in die Produktion überführen.
Sie berichten direkt an den CTO und arbeiten eng mit den Bereichen Produkt, Customer Success sowie den Ingenieuren zusammen, die unsere Plattform und Integrationen entwickeln. Sie arbeiten aktiv am Code mit und heben durch Architektur, Evaluierung, Code-Reviews und Mentoring das technische Niveau des Teams. Mit dem Wachstum des Teams kann auch Ihr Verantwortungsbereich wachsen.
Ihre Aufgaben
- Architektur der KI-Ebene von Axya: Agenten- und LLM-Workflows, Retrieval, Tool-Nutzung sowie deren Anbindung an ERP- und Beschaffungsdaten unserer Kunden.
- Evaluierung und Qualität: Aufbau von Frameworks zur Evaluierung, Test-Sets und Monitoring, um sicherzustellen, dass der Copilot präzise, zuverlässig und stetig besser wird. Sie sind die Person, die fundiert entscheiden kann, wann etwas „bereit für den Einsatz“ ist.
- Produktionsbereitstellung: Überführung von KI-Funktionen vom Prototyp in zuverlässige, beobachtbare und kosteneffiziente Produktionssysteme.
- Entscheidungen zu Modellen und Tools: Auswahl, Benchmarking und Weiterentwicklung von Modellen, Anbietern und Frameworks unter Abwägung von Qualität, Latenz, Kosten und Anforderungen an Kundendaten.
- Zuverlässigkeit und Sicherheit auf Unternehmensniveau: Zusammenarbeit mit dem CTO und dem Security Lead, um die Erwartungen von Unternehmenskunden hinsichtlich Datenverarbeitung, Zugriffskontrolle, Datenschutz und Auditierbarkeit zu erfüllen.
- Technische Standards und Mentoring: Festlegung von Engineering-Praktiken für die KI-Entwicklung und Coaching anderer Ingenieure im Bereich angewandte KI.
- Feedbackschleife mit Kunden: Nutzung realer Kundennutzung und Fehlerfälle als Grundlage für die nächste Runde von Verbesserungen.
Das bringen Sie mit
Must-haves
- Erfahrung in der Bereitstellung von LLM-basierten oder ML-gestützten Systemen in der Produktion – mit echten Nutzern und realen Auswirkungen, nicht nur als Prototypen.
- Fundierte Software-Engineering-Kenntnisse: Fließende Beherrschung von Python sowie Sicherheit beim Aufbau und Betrieb von backend-Diensten.
- Praktische Erfahrung mit den Kernbausteinen angewandter KI: Prompting und Tool-Nutzung, Retrieval, Orchestrierung von Agenten und Workflows sowie Evaluierung.
- Fundiertes technisches Urteilsvermögen: Sie können architektonische Kompromisse abwägen, klar erklären und die Verantwortung für das Ergebnis übernehmen.
- Technische Führungskompetenz: Richtung vorgeben, die Arbeit anderer prüfen, Projekte leiten oder als Mentor fungieren – auch ohne formale disziplinarische Verantwortung.
- Klare Kommunikation gegenüber sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern.
Wir setzen keine bestimmte Anzahl an Jahren, einen bestimmten Abschluss oder einen speziellen Arbeitgeberhintergrund voraus. Uns interessiert, was Sie bereits aufgebaut haben und was Sie damit erreicht haben.
Wünschenswert
- Erfahrung mit Unternehmens- oder B2B-Produkten, bei denen Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kundenvertrauen unverzichtbar sind.
- Erfahrung mit komplexen strukturierten Daten aus ERP-, Lieferketten-, Beschaffungs-, Finanz- oder Betriebssystemen.
- Erfahrung im Aufbau von Evaluierungs- und Observability-Tools für nicht-deterministische Systeme.
- Erfahrung in einer frühen Phase oder einem schnell wachsenden Umfeld oder Nachweise für den Aufbau von etwas von Grund auf.
- Erfahrung im Management von Kompromissen bei Kosten, Latenz und Modellauswahl in großem Maßstab.
Nice-to-have
- Erfahrung mit Fine-Tuning oder Modellanpassungen.
- Erfahrung in den Bereichen Fertigung, Beschaffung oder Lieferkette.
- Vertrautheit mit Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von Unternehmen (SOC 2, Datenresidenz etc.).
- Fließende Französischkenntnisse.
Erwartungen an KI & Technologie
Sie nutzen KI, um KI zu bauen. Wir erwarten, dass Sie Coding-Assistenten, automatisierte Evaluierung, synthetische Testgenerierung und agentische Workflows einsetzen, um schneller zu arbeiten und die Qualität zu steigern, während Sie gleichzeitig Ihr eigenes Urteilsvermögen walten lassen. Uns ist wichtig, wie Sie Ihren eigenen Output und den des Teams vervielfachen, nicht welche spezifischen Tools Sie bevorzugen. Wir erwarten zudem, dass Sie die Risiken wie Halluzinationen, Datenlecks, Drift und Kosten stets im Blick behalten.
Was Erfolg bedeutet
Nach 30 Tagen
- Sie verstehen die aktuelle Architektur, die wichtigsten Anwendungsfälle der Kunden und wo die KI derzeit noch Schwächen zeigt.
- Sie haben mindestens eine bedeutende Verbesserung oder Fehlerbehebung in die Produktion gebracht.
- Sie haben eine schriftliche Einschätzung der größten technischen Risiken und Chancen erstellt.
Nach 90 Tagen
- Ein grundlegendes Evaluierungs-Framework ist implementiert und wird bei Release-Entscheidungen genutzt.
- Sie haben die Bereitstellung einer wichtigen KI-Funktion oder eine Re-Architektur in die Produktion geleitet.
- Qualität, Latenz und Kosten werden gemessen und sind für das Team transparent.
Nach 6 bis 12 Monaten
- Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei den Kern-Workflows der Kunden haben sich messbar verbessert.
- Eine KI-Engineering-Roadmap wird gemeinsam mit dem Produktteam und dem CTO verantwortet.
- Wiederholbare Praktiken (Evals, Release-Prozess, Observability) werden von anderen Ingenieuren angewendet.
- Falls Einstellungen beginnen, haben Sie das Profil und die Anforderungen für die nächsten KI- und ML-Mitarbeiter mitgestaltet.
Warum Sie zu Axya kommen sollten
- 🏖 Unbegrenzter Urlaubsanspruch: Weil wir an eine gute Work-Life-Balance glauben.
- 🏥 Umfassende Krankenversicherung: Ihr Wohlbefinden liegt uns am Herzen.
- 🕒 Flexible Arbeitszeiten: Ergebnisse zählen mehr als die reine Anwesenheit.
- 🏡 100% Remote: Erledigen Sie Ihre Arbeit von wo immer Sie möchten.
- 🚀 Werden Sie Teil eines wirkungsorientierten, kollaborativen Teams, das in einer traditionellen Branche echte Veränderungen bewirkt.
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