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Backend Engineer, AI (Agentensysteme)

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Über ActAI

Heute nutzen über 5 Milliarden Menschen 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 komplexes Prompting gewöhnt ist. Wir wollen Intelligenz in Gespräche, Erledigungen, Organisation und Arbeitsabläufe bringen, mit minimalem bis gar keinem Prompting.

Unser Produkt konzentriert sich auf die Erzielung hoher Zuverlässigkeit für langlaufende Workflows, persistenten Kontext und die Erledigung realer Aufgaben. Wir glauben, dass Produkte Halluzinationen stark reduzieren werden.

Unser Ziel ist es, das Leben jedes Einzelnen zu organisieren, damit wir alle Zeit für wertvolle und bedeutungsvolle Dinge haben.

Rolle

Als Backend Engineer, AI, verantworten Sie die Inferenz- und Orchestrierungsschicht, die jede KI-Interaktion im Produkt antreibt. Ihre Arbeit sitzt zwischen Modellen und Benutzern, wo Latenz, Korrektheit, Zuverlässigkeit und Kosten die Benutzererfahrung direkt beeinflussen.

Wie wir arbeiten

Die besten Produkte der Welt werden heute von kleinen, erstklassigen Teams entwickelt. Wir sind ein Team mit hoher Talentdichte und Hands-on-Mentalität. Wir treffen Entscheidungen kollektiv, bewegen uns schnell 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 Benutzern ein wirklich magisches Produkt in die Hände zu legen.

Fokus

Sie werden Produktionssysteme erstellen und betreiben, die Modellfähigkeiten in schnelle, stabile, beobachtbare APIs umwandeln, die auf mobilen und Desktop-Clients verwendet werden.

  1. Entwicklung und Betrieb von Backend-Systemen, die KI-gestützte Funktionen in der Produktion bereitstellen.
  1. Entwerfen von Inferenz-Pipelines, Orchestrierungsschichten und Servicegrenzen um Modelle herum.
  1. Verantwortung für Produktionsbelange: Monitoring, Logging, Alerting und Incident Response.
  1. Optimieren von Latenz und Durchsatz über Inferenz, Caching, Batching und Streaming hinweg.

Ideale Erfahrungen

  1. Starke Backend-Engineering-Grundlagen in Produktionsumgebungen.
  1. Erfahrung im Betrieb von High-Throughput-, Low-Latency-Diensten.
  1. Vertrautheit mit KI-Inferenzmustern (LLMs, Embeddings, multimodal).
  1. Komfort beim Debuggen verteilter Systeme unter Last.
  1. Tendenz zum Ausliefern und Lernen aus dem Produktionsverhalten.

Tech Stack

  1. Python
  1. NodeJs
  1. Pytorch
  1. OpenAI / Anthropic / Open-Source LLMs
  1. SQl & noSQL
  1. Kubernetes
  1. Docker

Ergebnisse

  1. Backend-Systeme laufen zuverlässig im großen Maßstab und verarbeiten produktiven KI-Traffic mit geringer Latenz und hohem Durchsatz.
  1. APIs sind stabil, klar und unterstützen die nahtlose Integration mit Frontend- und ML-Systemen.
  1. Produktionsvorfälle werden schnell erkannt, diagnostiziert und behoben, wodurch die Auswirkungen auf die Benutzer minimiert werden.
  1. Iterative Verbesserungen basierend auf der realen Nutzung erhöhen kontinuierlich die Systemleistung und Zuverlässigkeit.

Interviewprozess

Wenn eine Passung besteht, werden wir uns melden, um 3 bis maximal 4 Interviews zu vereinbaren.

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, nach denen wir suchen, unter Beweis gestellt haben, werden wir Ihnen ein Angebot zur Zusammenarbeit unterbreiten. Dies ist nicht nur ein Jobangebot; es ist eine Einladung, Teil eines Teams zu werden, das KI für Milliarden von Menschen weltweit nutzbar macht.

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