Über die Stelle
Python-Infrastruktur-Ingenieur — Modellevaluierung (KI-Training)
Über die Rolle
Was wäre, wenn Ihre Python-Expertise direkt beeinflussen könnte, wie die fortschrittlichsten KI-Modelle der Welt gebaut, getestet und verbessert werden? Wir suchen einen Senior-Python-Engineer, der die Datenpipelines, Evaluierungs-Harnesses und Annotationswerkzeuge entwirft und baut, die im Zentrum modernster KI-Entwicklung stehen.
Dies ist eine vollständig remote-basierte, flexible Vertragsrolle, in der Sie mit führenden KI-Forschungslaboren an realen Produktionssystemen arbeiten. Wenn Sie ein starker Python-Engineer sind, der sinnvolle, wirkungsvolle Arbeit an der vordersten Front der KI leisten möchte — dann ist das die richtige Rolle für Sie.
- Organisation: Alignerr
- Typ: Stundenvertrag
- Standort: Remote
- Zeitaufwand: 20–40 Stunden/Woche
Was Sie tun werden
- Hochleistungsfähige Python-Systeme entwerfen, bauen und optimieren, die KI-Datenpipelines und Modellevaluierungs-Workflows unterstützen
- Full-Stack-Tooling und Backend-Services für großskalige Datenannotation, -validierung und Qualitätskontrolle entwickeln
- Evaluierungs-Harnesses entwickeln und pflegen, die mit ML-Inferenz-Frameworks integriert werden
- Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit in bestehenden Python-Codebasen verbessern
- Systeme mit Observability und Metrikerfassung instrumentieren, um Zuverlässigkeit und Modellleistung zu überwachen
- Engpässe und Randfälle im Daten- und Systemverhalten identifizieren und skalierbare Korrekturen implementieren
- Mit Daten-, Forschungs- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Modelltrainings- und Modellevaluierungs-Workflows zu unterstützen
- An synchronen Design-Reviews teilnehmen, um Architektur- und Implementierungsentscheidungen zu iterieren
Wer Sie sind
- Muttersprachler oder fließend Englisch sprechend mit klaren schriftlichen und mündlichen Kommunikationsfähigkeiten
- Full-Stack-Entwickler mit starkem Hintergrund in Systemprogrammierung
- 3–5+ Jahre Berufserfahrung im Schreiben von produktionsreifem Python
- Erfahrung im Aufbau von Evaluierungs-Harnesses für ML-Modelle und in der Integration mit Inferenz-Frameworks
- Fundierter Hintergrund in Observability, Metrikerfassung und Monitoring für Produktionssysteme
- Eigenmotiviert und zuverlässig — bereit, 20–40 Stunden pro Woche einzusetzen
Wünschenswert
- Frühere Erfahrung mit Datenannotation, Datenqualität oder Evaluierungssystemen
- Vertrautheit mit KI/ML-Workflows, Modelltraining oder Benchmarking-Pipelines
- Erfahrung mit verteilten Systemen oder Entwickler-Tooling
- Hintergrund in MLOps oder KI-Infrastruktur
Warum zu uns kommen
- Direkt an hochmodernen KI-Projekten mit führenden Forschungslaboren arbeiten
- Vollständig remote und flexibel — gestalten Sie Ihre Arbeitswoche um Ihr Leben herum
- Freelance-Autonomie mit der Tiefe und Beständigkeit sinnvoller, langfristiger technischer Arbeit
- Spürbaren Einfluss darauf nehmen, wie KI-Modelle der nächsten Generation evaluiert und verbessert werden
- Potenzial für fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten