Vereinigte Staaten
StrideCare
KlariVis
Generative AI Application Engineer
Vereinigte Staaten
Roanoke, Virginia, United States
PythonSQL
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Beschreibung
KlariVis ist ein bekannter und angesehener Anbieter von SaaS-basierten Analysen für die Bankenbranche. Unsere Kunden verlassen sich darauf, dass wir ihnen die Daten und Analysen liefern, die sie heute benötigen, und helfen ihnen gleichzeitig, ihre Daten- und Analyse-Reise zu gestalten und die Analyse-Dienstleistungen von morgen zu liefern.
Wir suchen einen Generative AI Application Engineer, eine praxisorientierte Rolle auf mittlerer Ebene, die sich auf die Entwicklung und Auslieferung von produktiven generativen KI-Anwendungen, -Diensten, -Agenten und -Tools direkt gegen Large Language Model APIs konzentriert.
Mindestanforderungen
Kandidaten müssen derzeit produktive generative KI-Anwendungen betreiben und müssen in der Lage sein, diese zu benennen, ihren eigenen Beitrag dazu zu beschreiben und erreichbare Referenzen anzugeben, die diesen Beitrag bestätigen können.
Wir suchen jemanden mit starken Grundlagen im Software Engineering, erheblicher Erfahrung in der Python- und API-Entwicklung, starken SQL-Kenntnissen und nennenswerter Erfahrung im Aufbau generativer KI-Anwendungen, die derzeit in Produktion laufen.
Bewerber müssen sich derzeit in den Vereinigten Staaten aufhalten und dort vollzeitlich zur Arbeit berechtigt sein.
KlariVis sponsert KEINE Bewerber für Arbeitsvisa.
Was wir suchen
Erforderliche Qualifikationen
- 5+ Jahre professionelle Softwareentwicklungserfahrung, einschließlich der praktischen Entwicklung von API-basierten Anwendungen oder Diensten, die in Produktion bereitgestellt wurden.
- 4+ Jahre praktische Python-Entwicklungserfahrung.
- 2+ Jahre substanzielle generative KI-Entwicklung auf LLM API-Ebene, einschließlich direkter Arbeit mit Modell APIs, Prompt-Design, strukturierten Ausgaben, Tool-/Funktionsaufrufen, Abruf und Bewertung.
- Erfahrung im Aufbau von mindestens zwei nicht-trivialen generativen KI-Anwendungen, die derzeit in Produktion laufen.
- Starke SQL-Kenntnisse, einschließlich Joins, Aggregationen, Fensterfunktionen, Common Table Expressions und relationaler Datenbankkonzepte.
- 4+ Jahre Erfahrung in einer Cloud-Umgebung mit mehreren Ressourcentypen wie VMs, Containern, Objektspeicher und relationalen Datenbankdiensten.
- Erfahrung mit Git und/oder Azure DevOps und soliden Praktiken zur Versionskontrolle.
KlariVis bietet ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, einschließlich Gehalt, Kranken-, Zahn- und HSA-Gesundheitsleistungen, 401(k) Zuschuss und flexible Urlaubszeiten.
Die tatsächliche Vergütung wird auf der Grundlage von Faktoren wie relevanter Erfahrung, technischem Fachwissen, Ausbildung, Zertifizierungen, interner Gerechtigkeit und anderen berufsbezogenen Qualifikationen ermittelt.
KlariVis hat seinen Hauptsitz in Roanoke, Virginia.
Anforderungen
Was Sie tun werden
- Entwerfen, Erstellen und Ausliefern von produktiven generativen KI-Funktionen direkt gegen LLM APIs, einschließlich Prompt-Konstruktion, strukturierter Ausgaben, Tool-/Funktionsaufrufe, Abruf, Kontextmanagement und Fehlerbehandlung.
- Erstellen von Bewertungs- und Regressionsframeworks, um sicherzustellen, dass generative KI-Funktionen weiterhin wie erwartet funktionieren, wenn sich Modelle, Prompts und Daten ändern.
- Integrieren von generativen KI-Fähigkeiten mit KlariVis-Produktdiensten, APIs und Datenmodellen.
- Erstellen und Pflegen von API-basierten Anwendungen und Diensten.
- Schreiben und Optimieren von SQL gegen relationale Datenmodelle.
- Bereitstellen und Betreiben von Anwendungskomponenten in Cloud-Umgebungen, einschließlich virtueller Maschinen, Container, Objektspeicher und relationaler Datenbankdienste.
- Arbeiten mit Hugging Face-Modellen und intern gehosteten Inferenz-Engines.
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Data Engineering und anderen Mitgliedern des Modeling and AI-Teams, um Anforderungen in ausgelieferte Funktionen umzusetzen. Generative_AI_Application_Engin…
- Teilnahme an Code-Reviews und klare Kommunikation von technischen Entscheidungen, Kompromissen, Fortschritten und Blockern.
- Schreiben von automatisierten Tests und KI-Bewertungstests.
- Überwachen von produktiven KI-Anwendungen hinsichtlich Qualität, Latenz, Token-Nutzung und Kosten.
- Beitragen zu modellbasierten Analysen und internen KI-Initiativen, die die organisatorische Effizienz verbessern.
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