Auf einen Blick
Senior AI Engineer bei Jeeves für produktive LLM- und RAG-Systeme. Du baust KI-Funktionen für Finanzautomation auf und stellst sicher, dass sie in kritischen Finanz-Kontexten zuverlässig funktionieren.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- LLM-Pipelines-Erfahrung
- RAG-Architektur-Design
- Production ML Systems
- Finanzverständnis
Prompt Engineering
Vector Databases
Gehalt geschätzt anhand Senior AI Engineer with LLM production experience, LatAm cost advantage. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML Engineers mit LLM-Fokus
- Backend-Engineers mit AI-Interesse
- Production-focused AI Developers
🚫 Weniger geeignet
- Pure Research-fokussierte KI-Forscher
- Kandidaten ohne Production-Erfahrung
- LLM-Anfänger
💡 Gut zu wissen
- Production-Fokus, kein Forschungswerk
- Finanzkontext ist kritisch
- LLM-Zuverlässigkeit für Finanzentscheidungen notwendig
Über das Unternehmen
Jeeves ist ein Financial Operating System für globale Unternehmen mit über 5.000 Kunden in 20+ Ländern. Das Unternehmen wird von führenden Investoren wie Andreessen Horowitz unterstützt und bietet Corporate Cards, Cross-Border-Zahlungen und Ausgabenverwaltung.
Deine Aufgaben
- LLM-Integrations-Pipelines in Produktionsqualität entwerfen, entwickeln und warten – einschließlich RAG, Prompt Engineering und Chain Orchestration
- KI-Funktionen in Jeeves-Produkten entwickeln: Ausgabenkategorisierung, Dokumentenextraktion, Anomalieerkennung, Financial Q&A
- Strukturierte Output-Validierung, Fallback-Handling und Confidence Scoring für finanzielle Zuverlässigkeit implementieren
- Vector-Search-Pipelines mit Pinecone, Weaviate oder pgvector entwerfen und warten
- Document-Ingestion-Pipelines für Finanzinhalte aufbauen: Rechnungen, Quittungen, Policy-Dokumente, Transaktionsdaten
Deine Voraussetzungen
- Nachgewiesene Erfahrung mit LLM-Pipelines in Produktion
- RAG-Architektur-Design-Erfahrung
- Betriebliche ML-Systeme in Produktionsumgebungen
- Tiefes Verständnis der finanziellen Auswirkungen von KI-Fehlern