Vereinigte Staaten
Range Generation Next LLC
InterImage
KI/ML Softwareentwickler
RemoteVereinigte Staaten
Arlington, Virginia, United States
JavaScriptPythonReactSQLAWSGCP
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Erforderliche Qualifikationen
**Geheimhaltungsstufe OR Top Secret erforderlich**
- 7+ Jahre Erfahrung im Entwurf, Aufbau und Versand von full-stack Webanwendungen.
- Praktische AWS-Erfahrung – Compute, Storage, IAM, OpenSearch oder ähnliches (GovCloud-Erfahrung von Vorteil).
- Starkes Python und modernes JavaScript; komfortabel mit der Übernahme eines Features über den gesamten Stack hinweg.
- Reale Erfahrung im Aufbau mit LLMs und GenAI: RAG, Embeddings, Prompt-Design und Modell APIs – nicht nur die Nutzung von Chat-Tools.
- Systemintegrationserfahrung: REST APIs und Datenaustausch mit Unternehmenssystemen.
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Python-Anwendungen von Grund auf, einschließlich Tests und Bereitstellung
- Praktische Erfahrung mit full stack-Entwicklung (front-end + back-end)
- Kenntnisse in Datenbankdesign und -verwaltung (SQL und/oder NoSQL)
- Erfahrung mit Datenaufbereitung, -transformation und Skripting für Datenpipelines
- Vertrautheit mit der Nutzung von LLMs (z. B. ChatGPT oder ähnliches) zur Verbesserung von Entwicklungsworkflows
- Erfahrung im Erstellen und Nutzen von APIs
- Verständnis von Best Practices in der Softwareentwicklung (Versionskontrolle, Tests, CI/CD)
Wir suchen einen hochqualifizierten Full Stack Entwickler mit fundierter Expertise im Software-Design, um moderne Anwendungen zu entwerfen, zu erstellen und zu skalieren, die datenintensive Systeme und Generative AI-Funktionen integrieren. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Software-Engineering, Data Engineering und KI-Innovation und unterstützt die Entwicklung von Enterprise-Lösungen, die große Datensätze und fortschrittliche Sprachmodelle nutzen. PixelRain AI ist ein kleines, schnell wachsendes KI-Unternehmen, das eine KI-gestützte Produktlebenszyklus-Wissensplattform für einen Kunden des US-Kriegsministeriums (DoW) bereitstellt: gesteuerte Aufnahme technischer Dokumente, ein Enterprise-Ontologie- und Wissensgraphen sowie generative KI-Anwendungen, die Wartungsplanungs-Produkte entwerfen und technische Fragen mit Zitaten beantworten – lauffähig in der Cloud-Umgebung des Kunden, mit einer Offline-Variante für den Einsatz ohne Netzverbindung. Kleines Team, echte Benutzer, funktionierende Software, die in jedem Sprint demonstriert wird. Sie werden eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um skalierbare Anwendungen zu entwickeln, zu entwickeln und bereitzustellen und gleichzeitig die Integration von LLM/GenAI-Technologien in Produktionsumgebungen voranzutreiben.
Alle Erfahrungsstufen werden akzeptiert: Gehalt basiert auf Erfahrungsstufe und technischen Kompetenzen
Gehalt: 105,000 - 180,000
InterImage ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellungserwägung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Alter, Behinderung oder Veteranenstatus oder eine andere anwendbare staatliche oder bundesstaatliche geschützte Klasse. InterImage bietet im Rahmen des Abschnitts 503 des Rehabilitation Act und des Vietnam Era Veterans’ Readjustment Assistance Act eine positive Diskriminierung bei der Beschäftigung für qualifizierte Personen mit Behinderungen und geschützte Veteranen.
Hauptverantwortlichkeiten
Full Stack Entwicklung
- Entwurf, Entwicklung und Wartung von End-to-End-Webanwendungen (front-end, back-end und APIs)
- Erstellung skalierbarer backend-Dienste unter Verwendung von Python-Frameworks (z. B. Flask, FastAPI, Django)
- Entwicklung responsiver, benutzerfreundlicher front-end-Schnittstellen unter Verwendung moderner Frameworks (React, Angular oder ähnliche)
- Architektur und Implementierung von RESTful und/oder GraphQL APIs
- Sicherstellung von Anwendungsleistung, Skalierbarkeit und Sicherheit über den gesamten Stack hinweg
Datenbank & Data Engineering
- Entwurf, Entwicklung und Optimierung von relationalen und/oder NoSQL-Datenbanksystemen
- Erstellung effizienter Datenmodelle und Schemata zur Unterstützung von Anwendungen im großen Maßstab
- Entwicklung von Skripten und Pipelines zur Aufnahme, Transformation und Verwaltung von Datenflüssen
- Fehlerbehebung bei Leistungshindernissen und Sicherstellung der Datenintegrität
- Arbeit mit großen, komplexen Datensätzen zur Ermöglichung von Analyse- und KI-Anwendungsfällen
Generative AI / LLM Integration
- Erstellung, Test und Bereitstellung von LLM-gestützten Anwendungen und Workflows
- Integration von Generative AI-Funktionen in bestehende Plattformen und Benutzererlebnisse
- Bewertung und Einschätzung von LLM-Ausgaben hinsichtlich Leistung, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit
- Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines und Vektordatenbank-Integrationen
- Unterstützung von Fine-Tuning, Prompt Engineering und Optimierung von Modellen für missionsspezifische Anwendungsfälle
Systemdesign & Architektur
- Beitrag zum Design von skalierbaren, verteilten Systemarchitekturen
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren zur Integration von KI-Komponenten in Unternehmensumgebungen
- Abwägung von Kompromissen zwischen Leistung, Kosten und Skalierbarkeit
- Unterstützung von CI/CD-Pipelines und DevSecOps-Best Practices für die Bereitstellung
Kunden- & Missionsunterstützung
- Übersetzung mehrdeutiger Anforderungen in technische Lösungen
- Unterstützung von Stakeholdern beim Verständnis sich entwickelnder KI/Technologie-Optionen
- Bereitstellung von Anleitungen zu Best Practices für die Integration von KI in Geschäftsabläufe
Bevorzugte / Nice-to-Have-Qualifikationen
- Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung von LLMs lokal und in AWS-Umgebungen
- Praktische Erfahrung mit dem Fine-Tuning von Modellen und deren Integration in Produktionssysteme
- Erfahrung im Aufbau von RAG-Lösungen und der Arbeit mit Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, FAISS)
- Kenntnisse in Prompt Engineering und Techniken zur Inhaltsfilterung
- Vertrautheit mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder OpenAI Function Calling
- Erfahrung mit Modelldestillation und -optimierung
- Kenntnisse von Wissensgraphen und Graphdatenbanken (z. B. Neo4j)
- Erfahrung in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure oder GCP)
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