Brasilien
Orange Business
UL Solutions
AI Entwickler - Remote
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonDockerKubernetes
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Über die Stelle
Der AI Entwickler ist verantwortlich für das Design, die Erstellung, die Bereitstellung und die Unterstützung von KI-gestützten Lösungen, die einen messbaren Geschäftswert über Kernfunktionen hinweg liefern.
Diese Rolle kombiniert Software-Engineering, Cloud-Infrastruktur, MLOps und Generative AI-Expertise, um skalierbare, produktionsreife Anwendungen und Dienste zu erstellen. In enger Zusammenarbeit mit Produktteams, Ingenieuren und Stakeholdern wird der AI Entwickler Initiativen vom Konzept bis zur Bereitstellung verantworten und sicherstellen, dass Lösungen sicher, zuverlässig, wartbar und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind.
Der ideale Kandidat ist sehr praktisch veranlagt, begeistert sich für die Erstellung realer KI-Lösungen und verfügt über Erfahrung in der Bereitstellung von KI, machine learning und Generative AI-Anwendungen in Cloud-Umgebungen unter Verwendung von Azure und modernen DevOps Praktiken.
Unsere Wissenschaft ist Ihr Vorteil.
Diese Position ist Remote für Brasilien.
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Aufgaben
KI-Lösungsentwicklung
- Entwerfen, Entwickeln, Bereitstellen und Warten von produktionsreifen KI- und machine learning Lösungen.
- Übersetzen von Geschäftsanforderungen in skalierbare KI-fähige Anwendungen und Dienste.
- Erstellen und Integrieren von KI-Funktionen in Unternehmenssysteme und Geschäftsabläufe.
- Entwickeln von Generative AI-Lösungen unter Nutzung von LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic AI-Frameworks.
- Implementieren von Dokumentenintelligenz und Dokument-zu-Daten-Verarbeitungspipelines.
Software-Engineering
- Entwickeln von sauberem, wartbarem und gut getestetem Python Code gemäß Best Practices im Software-Engineering.
- Anwenden von objektorientierten Designprinzipien und skalierbaren Architekturmustern.
- Beitragen zu wiederverwendbaren Frameworks, Bibliotheken und technischen Standards.
- Entwerfen und Unterstützen von verteilten und Cloud-nativen Anwendungen.
Cloud, DevOps & MLOps
- Erstellen und Warten von CI/CD Pipelines für KI-Anwendungen und unterstützende Infrastruktur.
- Implementieren von Infrastructure as Code (IaC) Praktiken.
- Bereitstellen, Überwachen und Verwalten von KI-Modellen und -Diensten in Produktionsumgebungen.
- Konfigurieren von Cloud-Monitoring, Logging, Alerting, Dashboards und Observability-Tools.
- Unterstützen des Modell-Lifecycle-Managements, der Leistungsüberwachung und der operativen Zuverlässigkeit.
- Verwalten von containerisierten Lösungen mit Docker, Kubernetes und Helm.
- Nutzen von Azure Cloud-Diensten zum Aufbau skalierbarer KI-Plattformen und -Lösungen.
Evaluierung & Kontinuierliche Verbesserung
- Implementieren von Test-, Evaluierungs- und Experimentier-Frameworks für KI-Lösungen.
- Messen der Lösungs-Effektivität durch definierte Geschäfts- und technische Metriken.
- Anwenden von A/B-Tests und anderen Evaluierungsmethoden, wo angebracht.
- Kontinuierliche Optimierung von Lösungen basierend auf Überwachung, Feedback und Geschäftsergebnissen.
Zusammenarbeit & Arbeitsweisen
- Partnerschaft mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung von geschäftsbezogenen KI-Lösungen.
- Kommunizieren komplexer technischer Konzepte an sowohl technische als auch nicht-technische Zielgruppen.
- Teilnahme an Architektur-Reviews, Lösungsdesign-Sitzungen und technischen Diskussionen.
- Unterstützen und Mentoring von Teammitgliedern durch Wissensaustausch und Zusammenarbeit.
- Starke Ausrichtung auf die UL Solutions Ways of Working, Förderung von Vertrauen, Verantwortlichkeit und kontinuierlicher Verbesserung.
Qualifikationen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science, Software Engineering, Data Analytics oder einem verwandten Bereich.
- Umfangreiche Erfahrung in der Python Entwicklung.
- Erfahrung in der Erstellung und Bereitstellung von KI- oder machine learning Lösungen in der Produktion.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure bevorzugt).
- Erfahrung mit Azure DevOps und CI/CD Pipeline-Entwicklung.
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (IaC).
- Erfahrung mit MLOps-Praktiken und Modell-Lifecycle-Management.
- Erfahrung in der Bereitstellung und Unterstützung von skalierbaren verteilten Systemen.
- Erfahrung in der Arbeit mit APIs und Unternehmenssystemintegrationen.
- Erfahrung mit Docker, Kubernetes (K8s) und Helm.
- Verständnis von Software-Architektur, Designmustern und Best Practices im Engineering.
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten.
- Erfahrung in agilen Produktentwicklungsumgebungen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit:
- Large Language Models (LLMs)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Agentic AI-Frameworks
- Generative AI-Anwendungen
- Dokumentenintelligenz-Lösungen
- Azure Zertifizierungen.
- Erfahrung im Design von unternehmensweiten KI-Plattformen und -Architekturen.
- Erfahrung in der Implementierung von KI-Evaluierungs-Frameworks und Experimentier-Methoden.
- Kenntnisse in den Bereichen Responsible AI, Sicherheit, Governance und Compliance.
- Erfahrung im Mentoring oder der technischen Anleitung anderer Ingenieure.
Als weltweit führendes Unternehmen in der angewandten Sicherheitswissenschaft verwandelt UL Solutions (NYSE: ULS) Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit, Schutz und Nachhaltigkeit in Chancen für Kunden in mehr als 110 Ländern. UL Solutions bietet Prüf-, Inspektions- und Zertifizierungsdienste sowie Softwareprodukte und Beratungsangebote, die die Produktinnovation und das Geschäftswachstum unserer Kunden unterstützen. Das UL-Zeichen dient als anerkanntes Vertrauenssymbol für die Produkte unserer Kunden und spiegelt ein unerschütterliches Engagement für die Förderung unserer Sicherheitsmission wider. Wir helfen unseren Kunden, zu innovieren, neue Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen, globale Märkte und komplexe Lieferketten zu navigieren und nachhaltig und verantwortungsbewusst in die Zukunft zu wachsen.
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