Auf einen Blick
Baue und deploye KI-powered Systeme, die Geschäftsprozesse transformieren. Als Applied AI Engineer fokussierst du dich auf messbare Outcomes und praktische Implementierung, nicht Research.
💰 ~$140.000–200.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- Portfolio oder GitHub mit realen Projekten
- Python-Flüssigkeit und Deployment-Patterns
- Hands-on LLM-Erfahrung
- Systemisches Denken
python
ai
llm
rag
agents
orchestration
document-processing
observability
Gehalt geschätzt anhand Mid-level AI Engineer mit Production-Erfahrung, USA remote, Foley ist Series-A-equivalent. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Scientists, die in Production gehen wollen
- Full-Stack Engineers mit KI-Interesse
- Domänen-Experten, die sich zu Builder entwickelt haben
🚫 Weniger geeignet
- KI-Researcher ohne Produktion-Erfahrung
- Menschen ohne Python-Expertise
- Reine Consultant oder Only-Prompt-Builder
💡 Gut zu wissen
- Fokus auf Outcome-Messung, nicht just Tools
- Regulatorische Constraints (DOT, FMCSA) wichtig
- Gelegentliche vor-Ort Besuche erwartet
- Schnelle Iteration und Shipping erforderlich
Über das Unternehmen
Foley ist ein modernes SaaS-Unternehmen, das Sicherheits-sensitive Industrien bei Einstellung, Compliance und Risikomanagement unterstützt. Die Plattform hilft Transportunternehmen, Konstruktions- und Verteilungsbetrieben schneller, intelligenter und sicherer zu arbeiten.
Deine Aufgaben
- Design und Aufbau von KI-powered Systemen End-to-End, einschließlich agentic Workflows und Automation
- Ownership von Arbeit von Konzept bis Produktion mit Iteration und Measurement
- Direktes Einbetten mit Business-Teams zur Identifikation von High-Leverage Problemen
- Übersetzung mehrdeutiger Prozesse in skalierbare Systeme
- Operation als Teil von Cross-Functional Tiger Teams
- Definition von Success-Metriken und Messung des Impacts
- Design von wiederverwendbaren Capabilities, nicht One-Off-Scripts
- Betrieb mit Judgment und Guardrails im Hinblick auf regulatorische Constraints
- Beitrag zur Builder-Community durch Pattern-Sharing
Deine Voraussetzungen
- Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau und Shipping von realen Produkten oder Systemen
- Flüssigkeit in Python, APIs und Deployment-Patterns
- Hands-on Erfahrung mit LLMs: Prompting, Tool Use, RAG, Agents
- Systemisches Denken und Fähigkeit zur Abbildung von Geschäftsprozessen
- Klare Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern
- Starke Signale: Multi-Step AI-Systeme, Orchestration Frameworks, Document Processing, Observability für KI
