IT Job als F1-Optimierer für KI-Systeme (m/w/d)

  • Machine Learning

Karrierelevel: Junior (0-1 Jahr), Consultant (1-5 Jahre)
Branche:
Raum Frankfurt am Main, Hessen
Nr: 21417

Im Auftrag unseres Mandanten suchen wir einen F1-Optimierer für KI-Systeme (m/w/d). Hier tragen Sie maßgeblich dazu bei, die Qualität und Zuverlässigkeit moderner KI-Anwendungen kontinuierlich zu verbessern. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Messung, Analyse und Optimierung zentraler Qualitätsmetriken von KI-Systemen – insbesondere des F1-Scores, der die Balance zwischen Precision und Recall bewertet – um sicherzustellen, dass die Systeme robust, präzise und wirklich einsatzfähig sind. 

Persönliche IT-Job-Perspektiven

  • Direkter Einfluss: Sie leisten einen sichtbaren Beitrag zur Qualitätsentwicklung und fachlichen Weiterentwicklung von KI-Anwendungen.
  • Hybrid- und Weiterentwicklungsoptionen: Flexible Arbeitsmodelle und gezielte Weiterbildungs- sowie Entwicklungsangebote.
  • Moderne IT-Umgebung: Zugang zu zeitgemäßen Entwicklungs- und Evaluationswerkzeugen sowie interdisziplinären Teams.
  • Attraktive Rahmenbedingungen: Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und weitere Benefits zur Förderung von Work-Life-Balance und beruflicher Weiterentwicklung.

Die Herausforderungen dieses IT-Jobs

  • Kontinuierliche Analyse und Optimierung: Sie analysieren systematisch Leistungsmetriken wie F1-Score, Precision und Recall, identifizieren Fehlerquellen bei KI-Systemen und verbessern diese zielgerichtet.
  • Qualitätssicherung von Komponenten: Sie bewerten und optimieren Komponenten wie Dokument-Ranking, Chunking-Strategien und Embeddings, um die Gesamtleistung von KI-Anwendungen messbar zu steigern.
  • Evaluations-Frameworks: Aufbau und Weiterentwicklung von methodischen Evaluations- und Testframeworks zur objektiven Messung von Systemqualität und zur Steuerung von Optimierungsprozessen.
  • Fehlerdiagnose und Ursachenanalyse: Sie identifizieren typische Modelleigenschaften wie Halluzinationen oder unpräzise Antworten und lokalisieren Ursachen in Prompt-Design, Retrieval-Komponenten oder Modellverhalten.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML-Ingenieuren und Fachbereichen, um technische Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren und praxisnahe Verbesserungen umzusetzen.

Deine Qualifikation für diesen IT-Job

  • Akademische Qualifikation: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computational Linguistics, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang.
  • Fachliches Know-how: Tiefes Verständnis moderner KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und Retrieval-Architekturen.
  • Quantitative Analyse: Erfahrung in der Anwendung und Interpretation von Leistungsmetriken (z. B. Precision, Recall, F1-Score) zur Bewertung und Optimierung von KI-Systemen.
  • Technische Methoden: Kenntnisse in Prompt-Engineering, Embeddings, Evaluationsstrategien und modernen KI-Bibliotheken oder -Toolchains sind von Vorteil.
  • Analytische Stärke: Strukturierte, ergebnisorientierte Arbeitsweise mit der Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge klar zu kommunizieren.

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