AI Engineer

Adaptyv baut ein automatisiertes Labor auf, das es KI-Agenten ermöglicht, biologische Experimente durchzuführen. Wir betreten die Ära der agentischen Wissenschaft, in der KI-Modelle nun neuartige Proteine entwerfen, Hypothesen vorschlagen und experimentelle Ergebnisse iterieren können. Aber sie können die Experimente nicht selbst durchführen - das ist immer noch ein manueller, monatelanger Prozess. Wir bauen die Infrastruktur, die KI-Agenten Zugang zur physischen Welt gibt. Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Biotech-Unternehmen, das von führenden Biopharmaunternehmen, fortschrittlichen KI-Labors und Techbio-Unternehmen, die das Feld vorantreiben, vertraut wird. Dies ist eine seltene Gelegenheit, einige der wichtigsten Arbeiten im Biotech-Bereich voranzutreiben.

Unser automatisiertes Labor wird von einem tiefen Software- und Hardware-Stack betrieben: Laboreinrichtungen im Wert von Millionen USD, die in API-kontrollierbare Hardware umgekehrt wurden, Dutzende von Geräten, die durch komplexe Workflows orchestriert werden, vollständige Beobachtbarkeit von allem, was im Labor passiert, Verarbeitungs-Pipelines für unordentliche Daten aus der physischen Welt und KI-Systeme, die Produktionsergebnisse beheben und die Entwicklung von Tests beschleunigen. Wir wachsen schnell und stellen talentierte Menschen ein, um die massive Nachfrage nach KI-gesteuerten Experimenten im Labor zu skalieren und zu unterstützen.

Wir verwenden bereits KI in jedem Bereich des Unternehmens — Automatisierung von Geschäftsabläufen, Datenanalyse und Berichterstattung, KI-gesteuerte Überprüfung von Kundendaten zu Experimenten, agentische Workflows für die Planung von Laboren und die Kommunikation mit Kunden sowie einen laborweiten Assistenten, auf den das Team angewiesen ist. Die Fähigkeiten existieren größtenteils. Was fehlt, ist jemand, dessen gesamte Aufgabe darin besteht, das, was wir bereits aufgebaut haben, erfolgreich zu machen: verpackt, installierbar, in die Werkzeuge integriert, die die Menschen jeden Tag verwenden, und in die Standardarbeitsweise des Unternehmens verwandelt.

Dies ist eine interne Rolle, die sich auf die Prozessoptimierung konzentriert. Sie werden nicht die meiste Zeit damit verbringen, neue Funktionen zu erfinden — Sie werden die bereits bestehenden Fähigkeiten über LabOS, unsere internen APIs und unsere KI-Systeme nehmen und sie wirklich einfach zugänglich, zuverlässig und angenommen machen. Der Erfolg besteht darin, dass der Rest des Unternehmens schneller arbeitet, weil das, was Sie gebaut haben, die offensichtliche Option geworden ist.

In einer bestimmten Woche könnte das Folgendes bedeuten:

• Verpacken unserer internen APIs (Labororchestrierung, Instrumentenautomatisierung, Experimentdaten) in saubere, installierbare SDKs und MCP-Server, damit Agenten und Teamkollegen sich in Minuten anschließen können, anstatt Endpunkte umzukehren.
• Verbesserung unseres laborweiten Assistenten — sein Systemprompt, seine Fähigkeiten und die Integrationen, die es ihm ermöglichen, tatsächlich über unsere APIs zu handeln, anstatt nur darüber zu sprechen.
• Umwandlung manueller Geschäftsprozesse in Agenten und Workflows: Beschaffungswarnungen, Rechnungsabgleich, Einnahmen- und Berichterstattungspipelines, Entwurf von Kundenaktualisierungen.
• Zusammenführen von Experiment-, Handels- und Betriebsdaten, um Fragen zu beantworten und Einblicke zu gewinnen, die das Team sonst übersehen würde — die Analyse, für die niemand Zeit hat, sie von Hand zu erledigen.
• Eine leistungsstarke, aber verborgene Fähigkeit zu nehmen und sie zur neuen Standardoption zu machen — sie zu verpacken, zu dokumentieren, dort zu platzieren, wo die Menschen bereits arbeiten, und sicherzustellen, dass sie tatsächlich genutzt wird.
• Einrichten von Evaluierungen, Beobachtbarkeit und Überwachung, damit die Systeme, die Sie bauen, und die Modelle, die Sie verwenden, wie erwartet funktionieren und Regressionen automatisch erfassen.

Dies ist keine ML-Forschungsrolle. Sie werden keine Protein-Sprachmodelle trainieren oder Papers veröffentlichen. Sie werden die angewandten KI-Systeme, internen Werkzeuge und Verbindungen bauen, die es einem kleinen, schnell arbeitenden Team ermöglichen, wie eines zu agieren, das zehnmal so groß ist.

Was wir suchen:

• Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung. Sie bauen Produktionssysteme, keine Notizbücher.
• TypeScript oder Python mindestens — aber idealerweise spielt die Sprache für Sie keine Rolle, und Sie fühlen sich in beiden wohl.
• Tiefe praktische Erfahrung mit LLMs und agentischen Mustern — zu wissen, wann und wie man Funktionsaufrufe, Werkzeugnutzung, mehrstufige Workflows, MCP und Abruf anwendet, um Wert zu schaffen.
• Sie haben echte Systeme ausgeliefert, keine Wrapper um Chat-Abschlüsse.
• Ein Plattforminstinkt. Sie mögen es, etwas, das für eine Person funktioniert, in etwas zu verwandeln, das das gesamte Team installieren und nutzen kann — gute Voreinstellungen, saubere Schnittstellen und Dokumentationen, die bedeuten, dass niemand fragen muss, wie es funktioniert.
• Instinkt für Prozesse zu Agenten. Sie betrachten einen manuellen Geschäftsprozess und sehen sofort, wo ein Agent oder Workflow es besser machen würde. Dann bauen Sie es, testen es und übergeben es bis Freitag.
• Fließend im Umgang mit Daten. Sie können in eine unordentliche Datenbank oder Tabelle eintauchen, die richtigen Zahlen herausziehen und sie in eine Antwort, ein Dashboard oder einen automatisierten Bericht umwandeln. SQL und eine Notebook/BI-Gewohnheit sind für Sie selbstverständlich.
• Komfortabel im Umgang mit jedem Team. Sie sprechen mit Laborscientists über Datenüberprüfung, mit dem Betrieb über Beschaffung, mit dem kommerziellen Team über Kunden-Workflows. Die KI berührt alles.
• Schnell versenden, das Ergebnis besitzen. Sie prototypisieren an einem Tag, erhalten Feedback, iterieren. Und Sie sind verantwortlich für alles, was Ihre Agenten produzieren — schnell zu versenden bedeutet nicht, den Rest des Teams mit Schrott zu belasten. Ihre Systeme sind wartbar und Sie können den richtigen Kompromiss zwischen schnellem Handeln jetzt und schnellem Handeln in der Zukunft finden.
• Neugierig auf Biologie. Kein Hintergrund erforderlich, aber Sie sollten es wirklich interessant finden, dass wir Infrastruktur aufbauen, damit KI Experimente in der physischen Welt durchführen kann.

Bewerbungsfrist: Wir überprüfen Bewerbungen fortlaufend.