Mitglied des technischen Teams, Frontier-KI (m/w/d)

Über die Rolle

Stellenbezeichnung: Mitglied des technischen Teams, Frontier-KI Art der Stelle: Vollzeit Standort: Remote Wir suchen ein Mitglied des technischen Teams (Member of Technical Staff, MTS), das als technische Verantwortliche bzw. technischer Verantwortlicher an der Schnittstelle von Forschung, Daten und realen KI-Systemen arbeitet. Es ist eine praxisnahe Rolle, die darauf ausgerichtet ist, die Leistung von Modellen und Systemen durch rigorose Evaluierung, Fehleranalyse und iterative Entwicklung zu verbessern. Sie arbeiten eng mit Forschenden, Fachexperten und Operatoren zusammen, damit experimentelle Arbeit ein sauberes, belastbares Forschungssignal liefert – und dieses Signal zu spürbaren Verbesserungen in produktiv eingesetzten Systemen führt.

Ihre Aufgaben

• Forschungs- und Evaluierungsinitiativen von Anfang bis Ende verantworten: Problemdefinition, Datendesign, Qualitätskalibrierung und Signalvalidierung.
• ML-orientierte Datensysteme entwerfen, darunter Aufgabendefinitionen, Annotationsschemata, Bewertungsraster, Anreize und Pipelines, die auf die nachgelagerte Modellleistung optimiert sind.
• Modell- und Systemfehler analysieren, um Ursachen, Grenzfälle und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Mehrdeutiges Verhalten aus der realen Welt in strukturierte Evaluierungsrahmen und neue Datenkategorien übersetzen.
• Eng mit Forschenden und Fachexperten zusammenarbeiten, um die Qualität früh zu kalibrieren und die Anforderungen an das Signal fortlaufend zu erhöhen.
• Evaluierungen, Datensätze und Feedbackschleifen schnell iterieren, um die Systemleistung zu verbessern.
• Als Qualitätsschranke fungieren: Aussagen blockieren, Arbeiten anhalten oder Änderungen des Umfangs erzwingen, wenn die Signalstärke oder die Datenintegrität unzureichend ist.
• Mit funktionsübergreifenden und kundennahen Teams zusammenarbeiten, um Forschungsfortschritte in klare, glaubwürdige und belegbare Darstellungen zu übersetzen.
• Lücken in der Daten- oder Evaluierungsabdeckung erkennen und auf Grundlage von Erkenntnissen und Wirkung empfehlen, wo investiert, iteriert oder aufgehört werden sollte.

Anforderungen

• Ausgeprägtes Urteilsvermögen zur Qualität des Forschungssignals und dazu, wann Arbeit nach außen getragen werden kann (oder nicht).
• Erfahrung im Entwurf ML-orientierter Datensätze, Evaluierungsrahmen und QA-Prozesse.
• Fähigkeit, unübersichtliches Verhalten realer Systeme in strukturierte Forschungs- und Evaluierungsmöglichkeiten zu überführen.
• Sicherheit im Umgang mit Mehrdeutigkeit, mit Hang zu Eigenverantwortung und entschlossenem Handeln.
• Klare schriftliche und mündliche Kommunikation, insbesondere bei der Erläuterung von Abwägungen, Grenzen und Signalstärke gegenüber technischen und nicht technischen Stakeholdern.
• Nachgewiesene Fähigkeit, bei Projektstart, Kalibrierung und Iteration direkt mit Experten zusammenzuarbeiten.
• Eine systemische Denkweise mit Interesse daran, die End-to-End-Leistung von Modellen oder Agenten zu verbessern statt isolierter Komponenten.

Von Vorteil

• Erfahrung mit Reinforcement-Learning-Umgebungen, Simulatoren oder feedbackgesteuerten Trainingssystemen.
• Erfahrung in der Verbesserung agentischer Systeme oder von KI-Systemen, die in realen Workflows arbeiten.
• Frühere Tätigkeit in der angewandten Forschung oder in Produktionsumgebungen mit direkter Wirkung auf produktiv eingesetzte Systeme.
• Erfahrung im Evaluierungsdesign für komplexe oder reale Aufgaben.
• Vertrautheit mit der Gestaltung von Expertenanreizen und der Einbindung von Experten in technische Projekte mit hohem Einsatz.

Vergütung und Rahmenbedingungen

Die landesweite Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle beträgt ein Grundgehalt von $240,000 –$350,000. Alle Mitarbeitenden haben Anspruch auf eine Vergütung in Form von Unternehmensanteilen und können je nach Rolle und vorbehaltlich der Unternehmensrichtlinien zusätzlich leistungsabhängige Boni erhalten. micro1 bietet ein umfassendes Leistungspaket, darunter eine Erstattung von bis zu 100 % der Krankenversicherungsbeiträge, bezahlten Urlaub, einen 401(K)-Plan mit Arbeitgeberbeteiligung und weitere Leistungen, die eine leistungsstarke Remote-first-Belegschaft unterstützen sollen.