Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Wirtschaftlichkeit eines innovativen Protokolls für KI-Agenten und deren Verhandlungen.
- Unternehmen: Zukunftsorientiertes Unternehmen im Bereich Agentenökonomie mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Spannende Herausforderungen und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer revolutionären Technologie und forme die Zukunft der Finanzverhandlungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Mechanismusdesign und Finanzdienstleistungen sowie Kenntnisse in agentischen KI-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Sie sind verantwortlich für die Wirtschaftlichkeit eines Protokolls, bei dem KI-Agenten frühzeitige Zahlungsbedingungen für echte Rechnungen verhandeln. Wir entwickeln eine Agent-zu-Agent-Verhandlung für die frühzeitige Zahlung von Rechnungen: Wenn ein Käufer eine Rechnung auf Causa Prima genehmigt, treten der Agent des Lieferanten, der Agent des Käufers und möglicherweise konkurrierende Versicherer in eine versiegelte Ausschreibung mit zweitem Preis ein, die in Sekunden abgeschlossen wird. Die Kryptographie hält die Gebote privat. Der Mechanismus muss ehrliches Verhalten für jeden Teilnehmer — Lieferanten, Käufer, Finanzierer und uns — zur besten Wahl machen.
Der zweite Teil ist Ihre Aufgabe. Sie sind verantwortlich für das wirtschaftliche und marktgestaltende Design dieses Protokolls: wie es bepreist wird, wie es kalibriert wird, wer teilnimmt und warum jede Partei weiterhin teilnimmt. Sie arbeiten direkt mit den Gründern und unserem Produktleiter an der Schnittstelle von Mechanismusdesign, Lieferkettenfinanzierung und agentischer KI.
Was Sie tun werden:
- Kalibrieren Sie den Mechanismus. Erstellen Sie Simulationen von Auktionsergebnissen gegen synthetische Lieferanten- und Käuferpopulationen, messen Sie den Effizienzverlust im Vergleich zum optimalen Ergebnis und verwandeln Sie die Ergebnisse in umgesetzte Designentscheidungen.
- Gestalten Sie die Preispolitik. Entwerfen Sie die unterzeichneten, versionierten, deterministischen Preispolitiken, mit denen unsere interne Underwriting-Buchgebote abgegeben werden — ausreichend komplex, um Risiken zu bepreisen, und regelgebunden genug, um extern verteidigt werden zu können.
- Gestalten Sie die Ausdrucksweise der Politik. Übernehmen Sie, wie Lieferanten und Käufer ihre Schwellenwerte und andere Parameter ausdrücken: Voreinstellungen aus Buchhaltungsdaten, die Erfahrung mit Überprüfung und Überschreibung sowie wie ein geklärter APR in Bedingungen übersetzt wird, die ein SMB-Eigentümer tatsächlich versteht.
- Schützen Sie die Integrität der Anreize. Gebührenstruktur, fairer Zinssatzindex, Offenlegungsrahmen und die strukturelle Trennung zwischen dem Betrieb des Veranstaltungsorts und dem Bieten darin. Wenn Lieferanten jemals zu dem Schluss kommen, dass wir ein Werkzeug zur Extraktion von Käuferseite sind, scheitert das Netzwerk — Ihre Aufgabe ist es, dies strukturell unmöglich zu machen.
- Belasten Sie adversarial. Informationsleckagen bei wiederholtem Spiel, Kollusionsvektoren, Eingabeoberflächen in Entscheidungsfunktionen von Agenten. Sie fragen, wie das System ausgenutzt wird, bevor Sie fragen, wie es skaliert.
Was wir suchen:
- Tiefe im Mechanismusdesign. Tiefes Wissen in Auktionstheorie, Marktgestaltung oder Mechanismusdesign — akademisch oder angewandt — und das Urteilsvermögen zu wissen, wo klassische Annahmen nicht mehr gelten, wenn die Spieler KI-Agenten und keine rationalen Menschen sind.
- Flüssigkeit im Finanzdienstleistungsbereich. Erfahrung in der Lieferkettenfinanzierung, Zahlungen, Krediten oder Treasury. Sie wissen, was ein APR für einen CFO bedeutet und was Verdünnungsrisiko für einen Finanzierer bedeutet.
- Ein adversariales Denken. Bedrohungsmodellierung ist Instinkt, kein Checklistenpunkt. Sie haben Systeme gebrochen oder bewiesen, warum sie nicht gebrochen werden konnten.
- Praktische Erfahrung mit agentischer KI. Sie haben selbst LLM-basierte Agenten-Workflows erstellt oder rigoros getestet — mit Claude Code, Cursor oder ähnlichen Tools — und nicht nur darüber gelesen.
- Neigung zu umgesetzten Entscheidungen. Sie verwandeln Mehrdeutigkeit in einen Standardvorschlag, einen Eigentümer und eine Frist. Sie fühlen sich wohl dabei, an Live-Bereitstellungsmetriken gemessen zu werden, nicht an Forschungsergebnissen.
- Fließendes Englisch. Deutsch oder Spanisch ist von Vorteil.
Schön zu haben:
- Angewandte Auktionsarbeit. Versiegelte Ausschreibungen, MPC-basierte Märkte oder tokenökonomische Mechanismusverifizierung in Produktions- oder nahezu Produktionsumgebungen.
- Kontext der Forderungsfinanzierung. Vertrautheit mit dynamischen Rabatten, Reverse Factoring oder Multi-Financier-Marktplatzmodellen (Taulia, CRX, TReDS-Stil), einschließlich SCF-Buchhaltungsbehandlung.
- Veröffentlichte Arbeiten. Forschung oder Open-Source-Beiträge im Bereich Mechanismusdesign, Marktgestaltung oder agentischer Systeme.
Product Engineer, Agent Economics Arbeitgeber: Causa Prima
Causa Prima ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der Agentenökonomie entwickelt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt, bieten wir unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, direkt mit den Gründern und Führungskräften zu arbeiten und an bedeutenden Projekten zu wachsen. Unsere Unternehmenskultur fördert kontinuierliche Weiterbildung und bietet einzigartige Vorteile, wie flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Mechanismusdesign und KI zu arbeiten.
