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Wir sorgen dafür, dass diese KI neugierig macht statt süchtig, sicher ist statt datenhungrig und für Kinder gebaut wird statt für Erwachsene.\nWir sind YLAB, ein kleines KI-Lab aus Köln-Ehrenfeld. Wir entwickeln Software und Hardware aus einer Hand, vom Sprachmodell bis zum Gehäuse. Unser erstes Produkt ist Onoo, ein Lernbegleiter ohne Bildschirm für Kinder ab vier. Onoo fragt zurück, lässt raten und denkt mit. Er hat keine Kamera und kein Display, zeigt keine Werbung und verkauft keine Daten.\nWarum YLAB\nDeine Arbeit landet im Kinderzimmer, nicht in einem Dashboard.\nSoftware & Hardware: KI, App, Firmware und Gerät entstehen bei uns zusammen. Du siehst, wie aus Code etwas wird, das ein Kind in die Hand nimmt.\nDu arbeitest an echten offenen Fragen, zum Beispiel wie KI Kinderstimmen versteht und Fünfjährigen die Welt erklärt.\nTech, Pädagogik und Forschung sitzen bei uns an einem Tisch.\nEhrlichkeit statt Hochglanz: Vieles bauen wir zum ersten Mal. Wenn dich das reizt, sollten wir reden.\nWas wir bieten\nVerantwortung ab Tag eins: Du bekommst echte Themen und Probleme statt Tickets, und deine Entscheidungen haben Gewicht.\n\nTop Arbeitsmaterial: Du arbeitest mit dem Setup und den Tools, die du brauchst.\n\nFlexible Weiterbildung: Konferenz, Kurs oder Workshop – du sagst uns, was dich weiterbringt.\n\nHybrid mit Herz: Remote, wenn du Ruhe brauchst, und im Office, wenn wir gemeinsam tüfteln.\n\nÜber die Rolle\nOnoo hört zu, denkt mit und antwortet kindgerecht. Dahinter stecken Spracherkennung, ein kuratierter Wissensraum und eine mehrstufige Safety-Pipeline. Der Prototyp funktioniert, der Launch ist 2027. Jetzt bauen wir die Pipeline, die Millionen Kinderfragen aushält.\nDu bist unsere erste dedizierte AI/ML-Stelle, mit Platz am Gründertisch. Du arbeitest direkt mit Lennard (CEO, Product & AI) und entscheidest mit, wie unser Stack aussieht. Vom Modell-Routing bis zum Latenzbudget auf dem Gerät.\nWas dich erwartet: echte Edge-Cases wie Kinderstimmen, Dialekte und Quatschfragen, dazu harte Grenzen bei Latenz, Kosten und Datenschutz. Und die Verantwortung, dass jede Antwort sicher ist, bevor sie ein Kind erreicht.\nWie du uns helfen kannstDu baust und betreibst unsere Sprach-Pipeline: Spracherkennung für Kinderstimmen, Dialogführung, Sprachausgabe. Schnell genug fürs Wohnzimmer.\n\nDu orchestrierst Sprachmodelle provider-agnostisch: Routing, Prompting, Evals, Kostenkontrolle.\n\nDu entwickelst unsere Safety-Layer weiter: Klassifikatoren, Guardrails, mehrstufige Prüfungen vor jeder Antwort.\n\nDu baust Evaluations-Sets aus echten Kinderfragen und misst, was „gut erklärt“ heißt.\n\nDu bringst Modelle in Produktion: EU-Hosting, Monitoring, Fallbacks, saubere Degradation.\n\nDu arbeitest eng mit Research und Pädagogik, damit Erkenntnisse im Produkt landen.\n\nDu hältst unseren Stack einfach. Lieber ein robuster Pfad als fünf halbe.\n\nMelde dich, wenn:Du hast 3+ Jahre ML/AI in Produktion gebracht, nicht nur in Notebooks.\n\nDu kennst dich mit LLM-Pipelines aus: Prompting, RAG, Evals, Latenz- und Kosten-Tuning.\n\nAudio/Speech (ASR/TTS) ist für dich kein Neuland. Oder du hast Lust, dich reinzubeißen.\n\nPython ist dein Zuhause und TypeScript schreckt dich nicht.\n\nDu triffst lieber Entscheidungen, als auf fertige Specs zu warten.\n\nDatenschutz und Safety sind für dich Teil des Designs, keine Checkliste.\n\nDu willst, dass deine Arbeit im Kinderzimmer ankommt und nicht im Backlog.\n\nEher nicht, wenn: du nur Modelle trainieren willst und Produktion dich langweilt. 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