Vereinigte Staaten
Siemens
Meeru AI Inc
Senior AI Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Pleasanton, California, United States
PythonSQLPostgreSQLAWSGCP
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Über Meeru AI
Meeru AI entwickelt eine KI-native Plattform, die die Arbeitsweise von Finanz- und Buchhaltungsteams transformiert. Wir verbinden uns mit betrieblichen Finanzsystemen – ERPs, CRMs, Abrechnungsplattformen, HRIS – und nutzen machine learning, um fragmentierte operative Daten in fundierte, prüfbare Erkenntnisse für CFOs, Controller und FP&A-Führungskräfte zu verwandeln.
Wir implementieren unsere Lösung gemäß den Anforderungen unserer Kunden – als SaaS Multi-Tenant, SaaS Single-Tenant oder On-Premises – über AWS, Azure und GCP. Unsere Kunden sind Fortune 500 Finanzteams, die Wert auf Datenisolierung, Revisionssicherheit und Compliance legen.
Die Rolle
Wir suchen einen Senior AI Engineer, der die KI- und Intelligence-Ebene aufbaut und dabei hilft, die Disziplin zu wahren, die für deren Zuverlässigkeit sorgt. Da unsere Ergebnisse direkt an externe Finanzberichte angrenzen, reicht „plausibel klingend“ nicht aus: Alles, was die KI produziert, muss auf verifizierten Daten basieren und bis zu deren Ursprung nachvollziehbar sein.
Sie entwickeln die machine-learning-Modelle, die die Muster jedes Kunden erlernen, sowie die LLM- und agentenbasierten Systeme, die fundierte Ausgaben in natürlicher Sprache generieren. Zudem unterstützen Sie die Einhaltung der hohen Standards, die die Korrektheit dieser Ausgaben sicherstellen. Sie verantworten wesentliche Teile dieser Ebene von Anfang bis Ende, arbeiten eng mit unserem Staff AI Engineer und unserem Evaluation Engineer zusammen und entwickeln kundenspezifische Modelle, ohne dabei die Signale preiszugeben, die sie eigentlich erkennen sollen.
Dies ist eine praxisorientierte Engineering-Rolle. Sie setzen Entwürfe in robuste Produktionssysteme um, messen die Qualität präzise, helfen dabei, Nutzerfeedback in dauerhafte Verbesserungen zu überführen, und entwickeln sich in Richtung einer technischen Verantwortung auf Staff-Ebene.
- Entwicklung kundenspezifischer ML-Modelle, die normales versus abweichendes Verhalten in Zeitreihen- und operativen Daten lernen, unter Verwendung statistischer Baselines und Gradient-Boosted-Modellen (LightGBM/XGBoost) mit strikter Anti-Leakage-Disziplin.
- Aufbau einer auf Vorlagen basierenden Generierungsschicht für natürliche Sprache, die strikt auf verifizierten Daten basiert und durch Guardrails sowie strukturierte Ausgaben halluzinierte oder nicht belegbare Aussagen verhindert.
- Implementierung agentenbasierter Orchestrierung (LangGraph oder Äquivalent) mit Verifizierungs- und Bestätigungsschritten durch den Menschen.
- Integration verwalteter LLMs, die innerhalb von Kunden-Clouds laufen (AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure OpenAI).
- Zusammenarbeit mit einem Evaluation Engineer zur Implementierung von Prüfungen für Grounding, Halluzinationen und Korrektheit innerhalb der CI-Pipeline.
- Umsetzung von Nutzerfeedback in dauerhafte Modell- und Systemverbesserungen.
- Bereitstellung von Python-Produktionsdiensten mit Zugriff auf SQL/Data-Warehouse (Snowflake, PostgreSQL) in containerisierten, beim Kunden gehosteten Umgebungen.
Wünschenswerte Qualifikationen
- Erfahrung im Finanz- oder Buchhaltungsbereich (Fintech, FP&A, ERP, Wirtschaftsprüfung, Jahresabschluss).
- Erfahrung mit Feature-Attribution (z. B. SHAP) sowie ein Verständnis für deren Grenzen.
- Erfahrung mit Human-in-the-Loop-Systemen und Feedbackschleifen.
- Praktische Erfahrung mit Bedrock, Vertex AI oder Azure OpenAI in VPC- oder privaten Bereitstellungen.
- Erfahrung mit Zero-Inflated- oder Sparse-Event-Modellierung.
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