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F1-Optimierer für KI-Systeme(m/w/x)
Optimierung von F1-Scores und LLM-Fehleranalyse für Dokument-Ranking und Embeddings bei einem Softwareanbieter. Praktische Erfahrung mit RAG-Architekturen oder Agenten-Frameworks erforderlich. Arbeit in einem spezialisierten KI-Team.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computational Linguistics oder vergleichbar
- Fundiertes Verständnis von Machine Learning, NLP und modernen LLMs
- Praktische Erfahrung mit Retrieval-, Search- und RAG-Architekturen
- Vertrautheit mit Agenten-Frameworks, Federated Learning, Fine-Tuning oder LoRA
- Routiniert im Umgang mit Evaluationsmethoden
- Fähigkeit, qualitative Ergebnisse in messbare Kriterien zu übersetzen
- Sicher im Umgang mit Python für Datenanalyse
- Praktische Erfahrung mit Prompt-Design und typischen LLM-Herausforderungen
- Hands-on, produktnah und iterativ
Aufgaben
- F1-Score kontinuierlich analysieren und optimieren
- Typische Fehler von LLMs erkennen
- Verlässliche und reproduzierbare Arbeitsweise der Systeme sicherstellen
- Precision und Recall der Systeme anpassen
- Qualität von Dokument-Ranking, Chunking-Strategien und Embeddings bewerten
- End-to-End-F1-Score unter Einbindung des RAGs verbessern
- Trade-off zwischen Vollständigkeit und Präzision steuern
- Evaluations-Frameworks entwickeln
- Prompts für LLMs testen und optimieren
- User-Fragen und Modellantworten analysieren
- Ursachen für unerwünschte LLM-Antworten identifizieren
- Zusammenhänge verständlich erklären
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
Benefits
Attraktive Vergütung
- Attraktives Vergütungspaket
Familienfreundlichkeit
- Work-Life-Balance
Sinnstiftende Arbeit
- Gestaltungsspielraum
Weiterbildungsangebote
- Zielgerichtete Weiterbildungsmöglichkeiten
- Strukturiertes Onboarding Programm
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Abwechslungsreiche Tätigkeit
Lockere Unternehmenskultur
- International geprägtes Arbeitsumfeld
- Wertschätzende Unternehmenskultur
Modernes Büro
- Modernes Büroumfeld
Noch nicht perfekt?
- Hengeler Mueller Partnerschaft von Rechtsanwälten mbBVollzeitnur vor OrtBerufserfahrenFrankfurt am Main
- Hengeler Mueller Partnerschaft von Rechtsanwälten mbB
Prompt Engineer(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenFrankfurt am Main - The User Experience Company of Allianz
Junior Site Reliability Engineer With Focus On Ai Topics(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtJuniorMünchen, Stuttgart, Frankfurt am Main, Hannover - kobaltblau Management Consultants GmbH
AI & Knowledge Management Specialist(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtManagementFrankfurt am Main, Düsseldorf, München, Stuttgart, Hamburg, Berlin - Capco
AI Architect(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenBerlin, Frankfurt am Main
F1-Optimierer für KI-Systeme(m/w/x)
Optimierung von F1-Scores und LLM-Fehleranalyse für Dokument-Ranking und Embeddings bei einem Softwareanbieter. Praktische Erfahrung mit RAG-Architekturen oder Agenten-Frameworks erforderlich. Arbeit in einem spezialisierten KI-Team.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computational Linguistics oder vergleichbar
- Fundiertes Verständnis von Machine Learning, NLP und modernen LLMs
- Praktische Erfahrung mit Retrieval-, Search- und RAG-Architekturen
- Vertrautheit mit Agenten-Frameworks, Federated Learning, Fine-Tuning oder LoRA
- Routiniert im Umgang mit Evaluationsmethoden
- Fähigkeit, qualitative Ergebnisse in messbare Kriterien zu übersetzen
- Sicher im Umgang mit Python für Datenanalyse
- Praktische Erfahrung mit Prompt-Design und typischen LLM-Herausforderungen
- Hands-on, produktnah und iterativ
Aufgaben
- F1-Score kontinuierlich analysieren und optimieren
- Typische Fehler von LLMs erkennen
- Verlässliche und reproduzierbare Arbeitsweise der Systeme sicherstellen
- Precision und Recall der Systeme anpassen
- Qualität von Dokument-Ranking, Chunking-Strategien und Embeddings bewerten
- End-to-End-F1-Score unter Einbindung des RAGs verbessern
- Trade-off zwischen Vollständigkeit und Präzision steuern
- Evaluations-Frameworks entwickeln
- Prompts für LLMs testen und optimieren
- User-Fragen und Modellantworten analysieren
- Ursachen für unerwünschte LLM-Antworten identifizieren
- Zusammenhänge verständlich erklären
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
Benefits
Attraktive Vergütung
- Attraktives Vergütungspaket
Familienfreundlichkeit
- Work-Life-Balance
Sinnstiftende Arbeit
- Gestaltungsspielraum
Weiterbildungsangebote
- Zielgerichtete Weiterbildungsmöglichkeiten
- Strukturiertes Onboarding Programm
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Abwechslungsreiche Tätigkeit
Lockere Unternehmenskultur
- International geprägtes Arbeitsumfeld
- Wertschätzende Unternehmenskultur
Modernes Büro
- Modernes Büroumfeld
Über das Unternehmen
Hengeler Mueller Partnerschaft von Rechtsanwälten mbB
Branche
Legal
Beschreibung
Das Unternehmen fördert eine wertschätzende, kollegiale und familienfreundliche Unternehmenskultur.
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KI-Lösungsdesigner(m/w/x)
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Prompt Engineer(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenFrankfurt am Main - The User Experience Company of Allianz
Junior Site Reliability Engineer With Focus On Ai Topics(m/w/x)
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AI & Knowledge Management Specialist(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtManagementFrankfurt am Main, Düsseldorf, München, Stuttgart, Hamburg, Berlin - Capco
AI Architect(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenBerlin, Frankfurt am Main