Brasilien
GFT Technologies SE
UL Solutions
Machine Learning Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
Python
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Über die Stelle
Der KI-Ingenieur ist verantwortlich für die Wertschöpfung durch die Bereitstellung von KI-Lösungen für zentrale Geschäftsfunktionen. Diese Rolle konzentriert sich auf die Anwendung von branchenüblichen KI-Techniken, -Tools und -Plattformen zur Entwicklung skalierbarer, produktionsreifer Systeme, die reale Geschäftsprobleme lösen.
Als hochgradig kollaborativer und ergebnisorientierter Mitarbeiter übernehmen Sie die Verantwortung für definierte Initiativen von Anfang bis Ende und stellen einen messbaren Einfluss sicher, während Sie eng mit Produkt-, breiteren Engineering-Teams und Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten. Sie werden technische Exzellenz mit starken Arbeitsweisen in Einklang bringen und zu einer Kultur der Verantwortlichkeit, des Vertrauens und der kontinuierlichen Verbesserung beitragen.
Diese Rolle erfordert starke angewandte KI-Engineering-Fähigkeiten in den Bereichen Architektur, Software-Engineering und MLOps, kombiniert mit der Fähigkeit, effektiv zu kommunizieren und geschäftsbezogene Ergebnisse zu erzielen.
Unsere Wissenschaft ist Ihr Vorteil.
Verantwortlichkeiten
- KI-gestützte Funktionen oder Initiativen (mit einem Umfang von 1–3 Personen) verantworten und liefern, die einen messbaren Geschäftswert bieten
- Ergebnisse gemäß definierten Akzeptanzkriterien liefern und dabei Geschwindigkeit, Qualität, Wartbarkeit und Vorhersagbarkeit ausbalancieren
- Zur Backlog-Pflege beitragen, um Geschäftsprobleme in angewandte KI-Lösungen zu übersetzen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse mit messbarem Einfluss verknüpft sind
- Zur Lösungsarchitektur beitragen, die auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Kostenaspekte abgestimmt ist
- Mit Referenzarchitekturen arbeiten und wiederverwendbare Muster und Verbesserungen einbringen
- CI/CD-Pipelines für KI-Dienste und unterstützende Infrastruktur erstellen und pflegen
- MLOps-Praktiken für Training, Bereitstellung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement implementieren
- Sicherstellen, dass Lösungen Sicherheits-, Compliance- und Betriebsanforderungen erfüllen
- Produktionsreife KI-Systeme mit modernen Software-Engineering-Praktiken entwerfen und erstellen
- Sauberen, wartbaren und gut getesteten Python-Code nach Best Practices (TDD, Modularität, Wiederverwendung) entwickeln
- Branchenlösungen anwenden, wie z. B.:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Dokumentenintelligenz / Dokument-zu-Daten-Pipelines
- Agentenbasierte Workflow-Systeme
- KI-Fähigkeiten in skalierbare Anwendungen und Unternehmenssysteme integrieren
- Strukturierte Experimentier- und Evaluierungsmethoden auf KI-Systeme anwenden
- Produktionsevaluierungsmechanismen entwerfen und anwenden, um A/B-Tests und Äquivalente zu unterstützen
- Metriken zur Validierung von Leistung, Qualität und Geschäftsauswirkungen verwenden
- Lösungen kontinuierlich durch Feedback, Überwachung und Iteration verbessern
- Technische Konzepte, Kompromisse und Ergebnisse sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder klar kommunizieren
- An Demos, Design-Diskussionen und funktionsübergreifender Zusammenarbeit teilnehmen
- Arbeit in Bezug auf Geschäftswert und messbare Ergebnisse gestalten
- Aktiv zu einer Kultur des Vertrauens, der psychologischen Sicherheit und der Verantwortlichkeit beitragen
- Effektiv innerhalb des Squads und teamübergreifend zusammenarbeiten, um gemeinsame Ergebnisse zu erzielen
- Junior-Teammitglieder durch Wissensaustausch und Anleitung unterstützen und betreuen
- Konstruktives Feedback geben und einholen, um die Teamleistung zu verbessern
- Andere anfallende Aufgaben nach Anweisung ausführen.
Qualifikationen
- Bachelor-Abschluss in Data Analytics, Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich (Master bevorzugt).
- Erfahrung in der Bereitstellung von Produktionssoftware oder KI-Lösungen in einer Teamumgebung
- Starke Python-Programmierkenntnisse mit Fokus auf produktionsreifen Code
- Erfahrung in der Arbeit mit:
- KI/ML-Systemen (LLMs, NLP oder ähnliches)
- APIs und Systemintegration
- Cloud-Plattformen (vorzugsweise Azure)
- Erfahrung mit DevOps und CI/CD-Praktiken mit Fokus auf IaC
- Erfahrung in der Evaluierung von KI- und probabilistischen Systemen durch messbasierte Experimente
- Kenntnisse von MLOps-Pipelines und Modell-Lebenszyklusmanagement
- Erfahrung im Entwurf skalierbarer Architekturen für KI-Lösungen
- Verständnis von verantwortungsvoller KI, Sicherheit, Netzwerken und Compliance-Aspekten
- Starke Kollaborations- und Teamfähigkeit, die den gemeinsamen Teamerfolg über individuelle Leistung stellt
- Klare und effektive Kommunikation über verschiedene Teams und Stakeholder hinweg
- Fähigkeit, Probleme von Anfang bis Ende zu verantworten und Ergebnisse mit minimaler Aufsicht zu liefern
- Proaktive Denkweise mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Lernen
- Fähigkeit, technische Exzellenz mit geschäftlichen Prioritäten in Einklang zu bringen
- Nachgewiesene Verantwortlichkeit und Eigenverantwortung für Verpflichtungen
- Anpassungsfähigkeit und Offenheit für Veränderungen in einem sich schnell entwickelnden KI-Umfeld
- Starke Fähigkeit zur Koordination und Kommunikation mit Kollegen über verschiedene geografische Regionen, Kulturen und Zeitzonen hinweg.
Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich angewandter Sicherheitswissenschaften 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 Symbol des Vertrauens in die Produkte unserer Kunden und spiegelt ein unerschütterliches Engagement für die Weiterentwicklung 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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