Auf einen Blick
Leite die Entwicklung von TRAM, Sphere's proprietärem AI Reasoning Model für internationale Handelskomplexität, indem du Data Pipelines, Evaluation Frameworks und Fine-Tuning Loops buildest.
💰 $150.000–220.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- RAG System Erfahrung
- LLM Fine-Tuning & RFT
- Deep Tech Problem Solving
- LLM Reasoning Understanding
LLMs
RAG Systems
Fine-Tuning
Data Pipelines
✅ Geeignet für
- ML Engineers mit RAG/LLM Expertise
- AI Leaders mit Fine-Tuning Erfahrung
- Tax Domain + AI Intersection Experten
🚫 Weniger geeignet
- Application-focused Developers ohne AI Erfahrung
- Remote-First Kandidaten (5-Tage-Office)
- Diejenigen ohne Deep Learning Foundation
💡 Gut zu wissen
- 5-Tage-Office-Pflicht in San Francisco
- Reasoning Model Development ist High-Precision Work (99% reicht nicht)
- "Dog mentality" culture erforderlich
Über das Unternehmen
Sphere baut KI-native Handelsinfrastruktur mit proprietärem AI Reasoning Model TRAM, das globale Handelsgesetze liest und interpretiert. Das Unternehmen skaliert zu Milliarden Transaktionen mit Mission-Critical Anforderungen.
Deine Aufgaben
- Leite die Entwicklung von TRAM, dem proprietären AI Reasoning Model, das Handelsgesetze interpretiert
- Baue Data Pipelines, die Legal Sources ingesten
- Baue Model Stack, der strukturierte Evidence produziert
- Baue Evaluation Frameworks, die Accuracy messen
- Arbeite an Fine-Tuning Loops, um Performance zu verbessern
- Arbeite direkt mit Tax Experten zusammen, um zu verstehen, wie TRAM besser denkt
- Besitze TRAM's Evaluation Framework und Workflows
- Arbeite mit führenden Frontier Labs zusammen zum RFT Fine-Tuning
Deine Voraussetzungen
- Erfahrung beim Bauen von AI-gestützten Produkten, besonders RAG Systemen
- Erfahrung mit Base Model Fine-Tuning, idealerweise via RFT
- Willingness, sich in Tax-technische Probleme zu vertiefen
- Starkes Verständnis von LLMs und Reasoning Models
Nice to Have
- LLM Erfahrung mit Legal Applications
- RAG Data Pipeline Erfahrung
