Auf einen Blick
Produktingenieur für KI-Lösungen in Fintech, spezialisiert auf LLM-basierte Agenten für Marketing-Automatisierung, Kundenakquisition und intelligente Geschäftsprozesse.
💰 ~£70.000–95.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ APAC
- Python Production-Erfahrung zwingend
- LLM-Shipping-Erfahrung (nicht nur Prototypen)
- Embeddings & Vector Database Know-how
- Production Deployment & Monitoring
Python
LLM
LangChain
RAG
FastAPI
MLflow
Kubernetes
generative-ai
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level KI-Engineer in fintech mit LLM-Fokus, 4-6 Jahre Python-Erfahrung, Product Mindset. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- KI/ML-Engineers mit Python-Tiefe
- Produktentwickler mit LLM-Erfahrung
- Kandidaten, die Full-Stack KI-Ownership wollen
🚫 Weniger geeignet
- Pure Data Scientists ohne Production-Erfahrung
- Anfänger in LLM-Application Development
- Kandidaten ohne Deployment & Monitoring Know-how
💡 Gut zu wissen
- Karnataka Standort – wahrscheinlich Allica India Development Hub
- Schnell wachsendes Team mit hohem Ownership-Erwartung
- Fintech-Regulierung erfordert KI-Explainability und Audit-Trail-Wissen
Über das Unternehmen
Allica ist die am schnellsten wachsende Fintech-Firma Großbritanniens mit Fokus auf KMU-Finanzlösungen. Das Growth Squad vereinigt Marketing, Produkt, Sales und Data-Expertise.
Deine Aufgaben
- Gestaltung und Implementierung von agentic LLM-Systemen zur Automatisierung manueller Prozesse
- End-to-End-Entwicklung von KI-Tools unter Verwendung von Frameworks wie LangChain oder Semantic Kernel
- Deployment von KI-Modellen mit Versioning und Monitoring mittels MLflow und FastAPI
- Identifikation und Prototyping hochpräziser KI-Anwendungsfälle mit schnellem Iterationszyklus
- Rigorous Evaluation von Modellqualität, Genauigkeit und Fairness
- Zusammenarbeit über Growth, Marketing, Engineering und Data Teams hinweg
- Sicherstellung von Explainability, Compliance und ethischem KI-Einsatz in regulierter Finanzumgebung
Deine Voraussetzungen
- Tiefe Proficiency in Python und LLM-Application Development
- Nachgewiesene Erfahrung beim Shipping von LLM-powered Tools in Production (nicht nur Prototypen)
- Praktisches Verständnis von Embeddings, Vector Databases, RAG und Semantic Search
- Comfort mit Deployment, Model Versioning und Production Monitoring
- Erfahrung mit Large-Scale Data Platforms oder Cloud Warehouses
- Full-Stack-Fähigkeit zum Wiring von KI-Arbeiten in usable API oder Interface
- Curious, Proactive und Impact-driven Mindset mit Bias für Action
Benefits
- Umfassende Onboarding- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Flexible Arbeitsweise
- Regelmäßige Unternehmensveranstaltungen
- Pensionsbeiträge und Bonusschema
