KI-/ML-Engineer
Ein strukturierter Prozess für KI- und ML-Engineers, aufgebaut um eine bezahlte Take-Home-Aufgabe zu angewandtem ML, die nach einem festen Bewertungsraster bewertet wird.
Warum das funktioniert:
- Portfolio- und Modell-Links in der Bewerbung machen ausgelieferte Arbeit sichtbar, noch vor dem ersten Gespräch
- Eine bezahlte Take-Home-Aufgabe mit eigener Eval-Suite trennt Engineers, die ausliefern, von Kandidaten, die nur flüssig über KI reden
- Die Teambewertung nach Bewertungsraster verankert die Entscheidung in der Arbeit - nicht bei der Person, die im Auswertungsgespräch zuletzt gesprochen hat
- Das technische Vertiefungsgespräch prüft den Zielkonflikt aus Kosten, Latenz und Qualität, von dem produktive KI-Systeme leben
Ideal für: Startups, die ihre erste KI-/ML-Stelle besetzen, um Features auf Foundation Models auszuliefern
Zeitrahmen: ca. 2 Wochen
Aufwand für Kandidaten: 4-6 Stunden (bezahlt)
Prozess-Phasen
Diese Vorlage umfasst 7 Phasen, die Kandidaten durchlaufen:
Bewerbung
Bewerbung einreichenErzählen Sie uns von den KI-Systemen, die Sie ausgeliefert haben, und teilen Sie Links zu Arbeit, die wir uns ansehen können: ein Repo, eine Live-Demo, eine Model Card oder ein technisches Write-up.
Take-Home-Aufgabe: Angewandtes ML
ProgrammieraufgabeBauen Sie ein kleines funktionierendes KI-Feature, etwa eine RAG-Pipeline oder einen Agenten mit Tool-Nutzung, und liefern Sie die Eval-Suite mit, die belegt, dass es funktioniert. Wir bewerten jede Einreichung nach einem gemeinsamen Bewertungsraster: Aufgabenqualität, Eval-Design, Codequalität sowie die erreichten Kosten- und Latenzwerte. Die Aufgabe wird bezahlt ($600 USD), unabhängig vom Ergebnis.
Review nach Bewertungsraster
Team-BewertungUnser Team bewertet Ihre Einreichung nach dem gemeinsamen Bewertungsraster und bespricht Ihre Eval-Ergebnisse gemeinsam.
Technisches Vertiefungsgespräch
VorstellungsgesprächEine Arbeitssession zu Ihrer Take-Home-Aufgabe: Wir erweitern sie gemeinsam und gehen tief in die Zielkonflikte aus Kosten, Latenz und Qualität, das Eval-Design und die Frage, wie Sie dieses System in Produktion überwachen würden.
Produkt & Kultur
VorstellungsgesprächLernen Sie das Team kennen und sprechen Sie mit uns darüber, wie Sie aus einer vagen Produktidee ein KI-Feature machen, das sich auszuliefern lohnt.
Referenzen
ReferenzprüfungWir melden uns bei Ihren Referenzen für ein kurzes Gespräch.
Angebot
AngebotWir unterbreiten Ihnen ein Angebot, dem Team beizutreten.
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