Brasilien
Pavago
Jobgether
AI/ML Engineer
Brasilien
Brazil
PythonAWS
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI/ML Engineer mit Wohnsitz in Brasilien.
- Standortberechtigung: Die Stelle steht Kandidaten mit Wohnsitz in Subsahara-Afrika und Südasien offen. Indien fällt unter die genannten berechtigten Regionen, vorbehaltlich der Standort- und Vertragsanforderungen des Einstellungsteams.
- Vertragsgestaltung: Die internationale Einstellung erfolgt auf Vertragsbasis.
Wie Jobgether funktioniert
Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir schätzen Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!
Warum über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit dem Einreichen Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen mit dem einstellenden Arbeitgeber zu teilen. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Werden Sie Teil eines zweckorientierten Engineering-Teams, das praxisnahe KI-Systeme entwickelt, um reale Herausforderungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Bildung und internationale Entwicklung zu bewältigen. Als AI/ML Engineer entwerfen, erstellen, evaluieren, implementieren und verbessern Sie kontinuierlich KI-gestützte Anwendungen, 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 Embedded Engineers übersetzen Sie angewandte KI-Forschung in zuverlässige, skalierbare Produkte und wiederverwendbare technische Ressourcen. Zudem unterstützen Sie Partnerorganisationen dabei, ihre eigenen KI-Fähigkeiten durch Mentoring, Open-Source-Beiträge und Wissensaustausch zu stärken. Diese vollständig remote ausgeübte Rolle bietet ein hohes Maß an technischer Eigenverantwortung und die Möglichkeit, fortschrittliches KI-Engineering für Initiativen einzusetzen, die die Lebensbedingungen von Millionen Menschen verbessern können.
Verantwortlichkeiten
In dieser Rolle entwickeln und verbessern Sie produktionsreife KI-Systeme und unterstützen gleichzeitig gemeinnützige Partner bei der Einführung effektiver, messbarer und verantwortungsvoller KI-Praktiken. Ihre Arbeit kombiniert praktische Entwicklungsarbeit, angewandte Forschung, Experimente und die Zusammenarbeit mit Teams, die direkt vor Ort tätig sind.
- Entwerfen, erstellen, evaluieren, implementieren und verbessern Sie machine learning-Systeme und KI-gestützte Anwendungen für reale Anwendungsfälle.
- Tragen Sie zu Open-Source-KI-Evaluierungsinfrastrukturen und Tools bei, die gemeinnützigen Organisationen helfen, ihre KI-Produkte zu bewerten und zu verbessern.
- Arbeiten Sie eng mit Verhaltenswissenschaftlern, Forschern und Teams vor Ort zusammen, um wiederkehrende Herausforderungen zu identifizieren und Erkenntnisse in wiederverwendbare Tools, Frameworks, Playbooks und technische Publikationen zu übersetzen.
- Entwickeln Sie strenge Evaluierungsmethoden für KI-Systeme, einschließlich geeigneter Datensätze, Bewertungskriterien und messbarer Leistungsverbesserungen.
- Entwickeln und iterieren Sie produktionsreife LLM-Anwendungen und agentische Systeme und verbessern Sie deren Zuverlässigkeit, Nützlichkeit und Leistung für die vorgesehenen Nutzer.
- Veröffentlichen Sie sinnvolle technische Innovationen aus Partnerprojekten als Open-Source-Beiträge, wann immer dies angemessen ist.
- Liefern Sie Lösungen durch schnelle Entwicklungs- und Implementierungszyklen und nutzen Sie Experimente sowie messbares Feedback, um Verbesserungen voranzutreiben.
- Dokumentieren Sie technische Entscheidungen, halten Sie Engineering-Standards ein und stellen Sie sicher, dass KI-Komponenten zuverlässig und wartbar bleiben.
- Verfolgen Sie Entwicklungen in der angewandten KI-Forschung, bewerten Sie relevante Fortschritte und testen Sie vielversprechende Ansätze in praktischen Umgebungen.
- Beraten und unterstützen Sie gemeinnützige Organisationen bei der Entwicklung von generativen KI-Produkten und helfen Sie ihnen bei der Einführung effektiver Engineering-Praktiken, Tools und Workflows.
- Betreuen Sie Mitarbeiter von Partnerorganisationen und helfen Sie dabei, deren interne technische Fähigkeiten und verantwortungsvolle KI-Praktiken zu stärken.
- Tragen Sie zu Workshops, Seminaren und Wissensaustausch-Initiativen bei, die Lektionen und Best Practices aus laufenden Projekten vermitteln.
- Führen Sie Vor-Ort-Besuche durch, um operative Herausforderungen zu verstehen, die Nutzung von KI-Tools zu beobachten und technische Verbesserungen basierend auf direkten Nutzerbedürfnissen zu empfehlen.
- Ergreifen Sie die Initiative bei der Identifizierung von Problemen, der Definition von Lösungen und der Steuerung von Projekten bis hin zur Implementierung und Bereitstellung.
Anforderungen
Der ideale Kandidat kombiniert fundierte Grundlagen in machine learning mit umfassender praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Produkten für Endnutzer. Sie sollten sich sicher zwischen Forschung, Experimenten, Produktions-Engineering und der Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern bewegen können, während Sie stets einen starken Fokus auf praktische Auswirkungen behalten.
- Starke Grundlagen in Mathematik, deep learning, Large Language Models (LLMs) und modernen KI-Systemen.
- Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im machine learning-Engineering, einschließlich der Entwicklung, Evaluierung und systematischen Verbesserung von mindestens einem Endnutzer-Produkt, das auf deep learning basiert. Erfahrung, die sich auf die Integration von Modell-APIs, den Aufbau interner Dashboards oder die ausschließliche Arbeit an ML-Infrastruktur beschränkt, erfüllt diese Anforderung nicht.
- Mindestens 1–2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen, einschließlich mindestens eines produktionsreifen Agenten, der über einen Proof of Concept hinausgeht.
- Praktische Erfahrung in der Evaluierung von KI-Systemen mit einem tiefen Verständnis für Datensatzdesign, Evaluierungsmethodik und Leistungsmessung.
- Beherrschung von Python und die Bereitschaft, tief in die praktische Implementierung involviert zu bleiben.
- Fließende Beherrschung von Prompting und Context Engineering für agentische Systeme, einschließlich der Fähigkeit zu beurteilen, ob ein Problem verbessertes Prompting, ein anderes Modell, bessere Tools oder Änderungen an der gesamten Pipeline erfordert.
- Erfahrung in der Nutzung von KI-Coding-Agenten zur Erstellung qualitativ hochwertiger Arbeit, mit dem Urteilsvermögen und der Verantwortlichkeit, Ergebnisse zu validieren und die Verantwortung für das zu übernehmen, was Sie bereitstellen.
- Fähigkeit, Forschungsarbeiten zu lesen, neue Ideen zu bewerten und relevante Ansätze durch praktische Experimente schnell zu testen.
- Eine experimentelle Denkweise mit der Fähigkeit, sorgfältig über Daten, Modelle und Evaluierung nachzudenken und dabei iterative, messbare Fortschritte zu erzielen.
- Starkes Denken nach dem Prinzip der ersten Prinzipien (First-Principles Thinking) und die Fähigkeit, praktische, skalierbare Lösungen zu entwerfen.
- Ein nutzerorientierter Ansatz, der priorisiert, ob ein Produkt für seine Zielgruppe effektiv funktioniert.
- Proaktive Eigenverantwortung, Dringlichkeit, Liebe zum Detail und die Fähigkeit, Projekte ohne ständige Anleitung zum Abschluss zu bringen.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Konzepte nicht-technischen Zielgruppen klar zu erklären.
- Ein Engagement für verantwortungsvolle KI-Entwicklung und Technologie, die einen bedeutenden sozialen Nutzen bringt.
Zusatzqualifikationen
- Erfahrung mit mehrsprachiger natürlicher Sprachverarbeitung oder Sprachen mit geringen Ressourcen, insbesondere Swahili, Hindi und Sprachen, die in Ostafrika und Südasien gesprochen werden.
- Frühere Tätigkeit im Bereich globale Gesundheit, internationale Entwicklung oder Technologie mit sozialer Wirkung.
- Vertrautheit mit Verhaltenswissenschaften oder KI-Anwendungen, die zur Unterstützung von Verhaltensänderungen entwickelt wurden.
- Erfahrung mit Daten-Annotation-Pipelines und LLM-Evaluierungsmethoden.
- Wissen über KI-Sicherheit, Alignment oder Frameworks für verantwortungsvolle KI.
- Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen in der Produktion und der Arbeit mit Cloud-Infrastrukturen wie AWS, Google Cloud Platform oder Azure.
- Publikationen auf führenden KI-Konferenzen oder umfangreiche technische Dokumentationen zu Engineering-Forschung und Ergebnissen.
Vorteile
- Vergütung: Wettbewerbsfähig innerhalb des zweckorientierten Technologiesektors, wobei die Vergütung unter den typischen Gehaltsniveaus großer Tech-Unternehmen liegt.
- Remote-Arbeit: Vollständig remote, asynchron-orientierte Arbeitsumgebung.
- Flexible Arbeitszeiten: Die Arbeitszeiten können an Ihre Zeitzone angepasst werden, ohne vorgeschriebene Kernarbeitszeiten.
- Internationale Zusammenarbeit: Werden Sie Teil eines global verteilten Teams, das in Nordamerika, Europa, Ostafrika, Ostasien und Südasien arbeitet.
- Sinnvolle Wirkung: Entwickeln Sie KI-Anwendungen, die praktische Herausforderungen im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft und in anderen Bereichen der internationalen Entwicklung angehen.
- Technische Eigenverantwortung: Begleiten Sie Projekte von der ersten Problemdefinition und Modellauswahl bis hin zur Bereitstellung, Evaluierung und kontinuierlichen Verbesserung.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Verhaltenswissenschaftlern, Entwicklungsökonomen, Feldforschern und Embedded Engineers zusammen.
- Open-Source-Beiträge: Teilen Sie technische Innovationen, Tools und Erkenntnisse mit der breiteren Community, anstatt die gesamte Arbeit in proprietären Produkten zu halten.
- Berufliche Entwicklung: Bleiben Sie nah an der angewandten KI-Forschung und sammeln Sie Erfahrung bei der Lösung herausfordernder Probleme in realen operativen Umgebungen.
- Autonomie und Verantwortung: Tragen Sie in einem kleinen Team mit minimaler Hierarchie, direktem Feedback und Möglichkeiten zur Beeinflussung technischer Entscheidungen bei.
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