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Bjak

Backend Engineer, AI (Agent Systems)

PythonSQLDockerKubernetes
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Über ActAI

Heute nutzen über 5 Milliarde Menschen grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen, Aufgaben und Kalender, die nicht KI-nativ sind. Unsere Mission ist es, proaktive Anwendungen für jeden auf der Welt zu entwickeln, der keine komplexen Prompts gewohnt ist. Wir wollen Intelligenz in Gespräche, Erledigungen, Organisation und Arbeitsabläufe bringen, mit minimalem bis gar keinem Prompting.

Unser Produkt konzentriert sich auf die Erzielung hoher Zuverlässigkeit für langlaufende Workflows, persistenten Kontext und die Erledigung realer Aufgaben. Wir glauben, dass Produkte Halluzinationen stark reduzieren werden.

Unser Ziel ist es, das Leben jedes Einzelnen zu organisieren, damit wir alle Zeit für wertvolle und bedeutungsvolle Dinge haben.

Rolle

Als Backend Engineer, AI, verantworten Sie die Inferenz- und Orchestrierungsschicht, die jede KI-Interaktion im Produkt antreibt. Ihre Arbeit befindet sich zwischen Modellen und Benutzern, wo Latenz, Korrektheit, Zuverlässigkeit und Kosten die reale Erfahrung direkt beeinflussen.

Wie wir arbeiten

Die besten Produkte der Welt werden heute von kleinen, erstklassigen Teams entwickelt. Wir sind ein Team mit hoher Talentdichte und Hands-on-Mentalität. Wir treffen Entscheidungen kollektiv, bewegen uns schnell und finden eine Balance zwischen der Lieferung hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur zu schaffen, Urteilsvermögen auszuüben und unabhängig zu handeln. Unser Ziel ist es, unseren Nutzern ein wirklich magisches Produkt in die Hände zu legen.

Fokus

Sie werden Produktionssysteme erstellen und betreiben, die Modellfähigkeiten in schnelle, stabile, beobachtbare APIs umwandeln, die auf mobilen und Desktop-Clients verwendet werden.

  1. Erstellen und betreiben von backend Systemen, die KI-gestützte Funktionen in der Produktion bereitstellen.
  1. Entwerfen von Inferenz-Pipelines, Orchestrierungsschichten und Servicegrenzen um Modelle herum.
  1. Verantwortung für Produktionsbelange: Monitoring, Logging, Alerting und Incident Response.
  1. Optimieren von Latenz und Durchsatz über Inferenz, Caching, Batching und Streaming hinweg.

Ideale Erfahrungen

  1. Starke backend Engineering-Grundlagen in Produktionsumgebungen.
  1. Erfahrung im Betrieb von High-Throughput-, Low-Latency-Diensten.
  1. Vertrautheit mit KI-Inferenzmustern (LLMs, Embeddings, Multimodal).
  1. Komfort beim Debuggen verteilter Systeme unter Last.
  1. Tendenz zum Ausliefern und Lernen aus dem Produktionsverhalten.

Technologie-Stack

  1. Python
  1. NodeJs
  1. Pytorch
  1. OpenAI / Anthropic / Open-Source LLMs
  1. SQl & noSQL
  1. Kubernetes
  1. Docker

Ergebnisse

  1. Backend Systeme laufen zuverlässig im großen Maßstab und verarbeiten produktiven KI-Traffic mit geringer Latenz und hohem Durchsatz.
  1. APIs sind stabil, klar und unterstützen die nahtlose Integration mit frontend und ML-Systemen.
  1. Produktionsvorfälle werden schnell erkannt, diagnostiziert und behoben, wodurch die Auswirkungen auf den Benutzer minimiert werden.
  1. Iterative Verbesserungen basierend auf der realen Nutzung erhöhen kontinuierlich die Systemleistung und Zuverlässigkeit.

Interviewprozess

Wenn es eine Passung zu geben scheint, werden wir uns melden, um 3, aber nicht mehr als 4 Interviews zu vereinbaren.

Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Interviews werden per virtueller Besprechung und/oder vor Ort geführt.

Wir legen Wert auf Transparenz und Effizienz, daher erwarten Sie eine schnelle Entscheidung. Wenn Sie die außergewöhnlichen Fähigkeiten und die Denkweise, nach denen wir suchen, unter Beweis gestellt haben, werden wir Ihnen ein Angebot zur Zusammenarbeit unterbreiten. Dies ist nicht nur ein Jobangebot; es ist eine Einladung, Teil eines Teams zu sein, das KI für Milliarden von Menschen weltweit praktische Vorteile bringt.

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