Senior Agentic AI Engineer

CUBE ist ein globales RegTech-Unternehmen, das den Goldstandard für regulatorische Intelligenz in der Finanzdienstleistungsbranche definiert und implementiert. Wir bieten unsere Dienstleistungen durch intuitive SaaS-Lösungen an, die von KI unterstützt werden, um die komplexe und sich ständig verändernde Welt der Compliance für unsere Kunden zu vereinfachen.

Wir sind eine schnelllebige, leistungsstarke Gruppe, die es liebt, Grenzen zu überschreiten und unsere Produkte, Dienstleistungen und Abläufe kontinuierlich weiterzuentwickeln. Bei CUBE bleiben wir nicht nur auf dem Laufenden, sondern gehen voraus. Wir glauben, dass unsere Zukunft von mutigen, ehrgeizigen Individuen gestaltet wird, die einen echten Unterschied machen wollen. Unsere Kultur des „Make it happen“ ermutigt Sie, Verantwortung für Ihre Karriere zu übernehmen und Ihre persönliche und berufliche Entwicklung von Anfang an zu beschleunigen.

Wir suchen einen erfahrenen LLM Engineer für unser neues KI-Labor in Berlin, der leidenschaftlich an agentischer KI interessiert ist - Systeme, in denen Modelle autonom denken, handeln und lernen. Sie sollten über eine nachweisliche Erfolgsbilanz im Aufbau skalierbarer, produktionsreifer KI-Systeme verfügen und ein starkes Verständnis dafür haben, wie man bahnbrechende Forschung in reale Auswirkungen umsetzt.

Ihr Aufgabenbereich umfasst:

• Entwurf und Implementierung fortschrittlicher, (multi-)agentischer KI-Systeme, die LLMs nicht nur als Werkzeuge, sondern als autonome Mitarbeiter einsetzen.
• Kombination solider Backend-Engineering-Fähigkeiten mit einem tiefen Verständnis dafür, wie LLMs agieren, lernen und sich anpassen können, um komplexe Benutzerprobleme in großem Maßstab zu lösen.
• Enge Zusammenarbeit mit dem Head of Agentic AI Engineering und unserem kompakten, leistungsstarken Team von LLM-Ingenieuren, Software-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern.

Qualifikationen:

• 4+ Jahre Erfahrung in der Software- oder LLM-Entwicklung, idealerweise mit Python.
• Starke Grundlagen in Backend- oder Datensystemen und Erfahrung in der Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen in der Produktion.
• Vertrautheit mit LLM-Orchestrierungsframeworks (z.B. LangChain, LlamaIndex, OpenDevin oder benutzerdefinierte agentische Architekturen).
• Verständnis von Prompt Engineering, retrieval-augmented generation (RAG), Tool-Nutzung / Agenten-Frameworks, LLM-Bewertung, NLP-Methoden.
• Erfahrung mit den meisten unserer Technologien (wie oben aufgeführt).

CUBE ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns für die Schaffung eines integrativen Umfelds für alle Mitarbeiter ein.