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Über uns
KI ist der neue Strom: So wie der Strom vor 100 Jahren zahlreiche Industrien transformierte, steht KI nun kurz davor, dasselbe zu tun.
Unser Ziel ist es, KI-Unternehmen aufzubauen, die die Menschheit voranbringen.
Was wir suchen
Wir suchen einen KI-Ingenieur mit Architekturverständnis, Produktgespür und Kenntnissen im gesamten modernen KI-Anwendungsstack.
Sie sollten in der Lage sein, KI-Produkte in zusammensetzbare Bausteine zu zerlegen: Modellauswahl, Prompting, Tool-Nutzung, Retrieval, strukturierte Ausgaben, Speicher und Zustand, Workflow-Orchestrierung, Planung, Reflexion, Evaluierung, Beobachtbarkeit und Sicherheitskontrollen. Sie sollten den Grund verstehen, warum jede Komponente in einem System vorhanden ist, welche Kompromisse sie mit sich bringt und welche Beweise erforderlich sind, um zu wissen, ob sie funktioniert.
Sie beginnen mit dem einfachsten Design, das die offene Frage zu einer Idee beantworten kann, und straffen die Architektur nur, wenn die Beweise dies rechtfertigen.
Sie verfolgen die Entwicklung der KI und begründen technische Entscheidungen mit Produktzielen, Nutzerverhalten, den verfügbaren Daten für das Problem, Systembeschränkungen und gemessener Leistung. Sie werden eng mit Produktmanagern, Designern, KI-Experten und Ingenieuren zusammenarbeiten, um Venture-Ideen durch funktionale Prototypen zu validieren oder zu falsifizieren.
AI Fund ist ein Venture Studio, das 2017 von Dr. Andrew Ng gegründet wurde. Unsere Portfoliounternehmen nutzen KI-Technologie, um Anwendungen in zahlreichen Industriesektoren zu entwickeln. Das Team von AI Fund vereint seine Erfahrungen als KI-Pioniere, Unternehmer, Risikokapitalgeber, Investoren und Betreiber. Wir werden von einem Fonds in Höhe von 390 Millionen US-Dollar von erstklassigen globalen Konzernen und VC-Firmen unterstützt.
Was Sie tun werden
- Erstellen von full-stack KI-Prototypen, die Venture-Ideen testen, bevor sie an Gründer oder Entrepreneur-in-Residence übergeben werden.
- Entwerfen von KI-Systemen aus zusammensetzbaren Bausteinen und Sichtbarmachen der Kompromisse für Produkt- und Engineering-Partner.
- Auswählen von Retrieval- und Kontextstrategien, die zu den Daten und der Aufgabe passen, von strukturierten Abfragen und Hybrid-Suche bis hin zu Reranking, Graphtraversierung und Langzeitkontext oder menschlich kuratiertem Kontext.
- Erstellen von agentenbasierten und workflowbasierten Systemen mit klarem Kontrollfluss, begrenzter Autonomie, nützlichen Schnittstellen, Zustandsverwaltung, Wiederherstellungspfaden und menschlicher Überprüfung, wo angebracht.
- Treffen von Architektur- und Plattformentscheidungen, die zum Stadium einer Idee passen, und Beibehalten von Prototypen, die kostengünstig zu ändern sind, während ein glaubwürdiger Weg zur Produktion offen bleibt, falls die Idee validiert wird.
- Erstellen und Integrieren von APIs, Datenbanken, Drittanbieterdiensten, internen Tools und Cloud-Infrastruktur.
- Definieren von Evaluationsschleifen für KI-Verhalten, einschließlich Aufgabenerfolg, Retrieval-Qualität, Faktentreue, Korrektheit von Tool-Aufrufen, Grounding, Sicherheit, Latenz, Kosten und vom Benutzer wahrgenommener Qualität.
- Verwenden von Fehleranalysen, um zu entscheiden, ob Prompts, Daten, Retrieval, Tools, Orchestrierung, Modellauswahl, UX oder Produktumfang verbessert werden sollen.
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Design- und KI-Experten, um neue Konzepte durch direktes Nutzerfeedback zu erstellen, zu testen und zu iterieren.
- Präsentieren von Build-Ergebnissen für potenzielle Entrepreneurs-in-Residence und Gründer: Was funktionierte, was schlug fehl, was müssen sie wissen, um die nächsten Schritte zu entscheiden.
- Steuern von Frontier-Coding-Agenten, um klare Produkt- und technische Absichten in funktionierende Software umzuwandeln, während die Architektur, Überprüfung, Fehlerbehebung und Qualitätsstandards verantwortet werden.
- Identifizieren und Beheben von Problemen im gesamten full stack, einschließlich frontend, backend, KI-Orchestrierung, Datenpipelines, Bereitstellung und Produktionsverhalten.
- Beitragen zu besseren Entwicklungsprozessen, wiederverwendbaren Engineering-Praktiken und gemeinsamem technischen Urteilsvermögen im gesamten Team.
Was Sie mitbringen müssen
- 3+ Jahre Erfahrung im Software-Engineering, einschließlich der End-to-End-Verantwortung für mindestens eine Produktions-KI-Anwendungsarchitektur, die UI, backend, Daten, Modelle, Tools und Evaluierung umfasst.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von Anwendungen, die Large Language Models, multimodale Modelle oder andere moderne KI-Funktionen in Produktworkflows nutzen.
- Starke technische Kenntnisse in frontend, backend, APIs und Datenbanken sowie Cloud-Bereitstellung, mit genügend Tiefe, um die Implementierung zu überprüfen, zu debuggen und zu steuern.
- Expertenfähigkeit im Umgang mit Frontier-Coding-Agenten, einschließlich des Schreibens präziser Spezifikationen, der Zerlegung von Arbeiten, der Inspektion generierten Codes, der Erkennung von Architekturfehlern und der Entscheidung, wann direkt eingegriffen werden muss.
- Fähigkeit, Retrieval-Entscheidungen anhand von Korpusstruktur, Aktualität, Berechtigungen, Latenz, Präzision, Recall und Kosten zu rechtfertigen.
- Erfahrung mit SQL und NoSQL Datensystemen, einschließlich der Fähigkeit, Daten für Anwendungsnutzung, Retrieval, Analysen und betriebliche Zuverlässigkeit zu modellieren.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit zur disziplinübergreifenden Zusammenarbeit.
- Gewohnheit, Papers, Model Cards, technische Postmortems und Produktionsberichte zu lesen und dann nützliche Lektionen in den nächsten Build einfließen zu lassen.
Nice To Have
- Erfahrung im Versand von MVPs, Prototypen oder frühen Produkten unter Unsicherheit.
- Erfahrung als technischer Leiter, Architekt, Gründungsingenieur oder leitender Entwickler bei KI-gesteuerten Produkten.
- Beiträge zu Open-Source-KI, Entwicklertools, Evals, Retrieval, Agents oder angewandter ML-Infrastruktur.
- Interesse oder Erfahrung in Produktdesign, Produktstrategie oder Unternehmensgründung.
$150,000 - $190,000 pro Jahr
Wir bieten langfristige Anreize wie Carried Interest und virtuelle Anteile. Darüber hinaus bieten wir eine 401(k)-Abgleichung und 100% bezahlte Gesundheitsleistungen für Mitarbeiter.
Wir können Tools der künstlichen Intelligenz nutzen, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie z. B. die Überprüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen aber nicht das menschliche Urteilsvermögen. Die endgültigen Einstellungsentscheidungen werden letztendlich von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.
Wir können Tools der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie z. B. die Überprüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten und die Identifizierung potenzieller Inkonsistenzen oder Verifizierungssignale in Bewerbungsunterlagen auf der Grundlage verfügbarer Informationen. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen aber nicht das menschliche Urteilsvermögen. Die endgültigen Einstellungsentscheidungen werden letztendlich von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.
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