Applied & Agentic AI Engineer

Durch den Beitritt zu Sedgwick werden Sie Teil von etwas wirklich Bedeutungsvollem. Es ist das, was unsere 33.000 Kollegen jeden Tag für Menschen auf der ganzen Welt tun, die mit dem Unerwarteten konfrontiert sind. Wir laden Sie ein, Ihre Karriere mit uns auszubauen, unsere fürsorgliche Kultur zu erleben und eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen. Hier gibt es keine Grenzen für das, was Sie erreichen können.

Aufgaben:

• Architektur und Bereitstellung von LLM-gestützten und agentischen KI-Lösungen, die die Schadensaufnahme, die Policeninterpretation, die Betrugserkennung und die Lösungsabläufe transformieren.
• Entwicklung von End-to-End Retrieval-augmented Generation (RAG) Systemen unter Nutzung von Unternehmenswissensdatenbanken, Richtliniendokumenten, SOPs und historischen Schadensdaten.
• Aufbau autonomer und semi-autonomer Agenten, die in der Lage sind, mehrstufige Schadensprozesse zu planen und auszuführen.
• Entwicklung zustandsbehafteter Workflow-Orchestrierungsschichten, die Kontext, Gedächtnis und Aufgabenabfolgen über Interaktionen hinweg verwalten.
• Implementierung von Planungs- und Reflexionsschleifen, die komplexe Schadensszenarien in strukturierte Unteraufgaben zerlegen.
• Ermöglichung der dynamischen Werkzeugnutzung durch Funktionsaufrufe und sichere API-Integrationen mit Schadenssystemen, CRM-Plattformen, Dokumentenarchiven und Analysetools.
• Entwicklung von Dokumentenintelligenz-Pipelines unter Verwendung von LLMs zur Zusammenfassung, Entitätsextraktion, Klassifizierung, Validierung und Rekonstruktion von Zeitlinien.
• Entwurf strukturierter Eingabeaufforderungsrahmen, die deterministische Ausgaben und domänenbewusstes Denken erzwingen.
• Aufbau von Multi-Agenten-Systemen, die die Dokumentenprüfung, Deckungsanalyse, Compliance-Prüfungen und Entscheidungsunterstützung koordinieren.
• Implementierung von Mensch-in-der-Schleife-Kontrollpunkten zur Eskalation, Überprüfung und Übersteuerung von KI-gesteuerten Entscheidungen.
• Entwicklung von Sicherheitsvorkehrungen, Ausgabeverifizierungsstufen und Strategien zur Minderung von Halluzinationen.
• Durchsetzung strukturierter Ausgaben unter Verwendung von Schemata, Typvalidierung und deterministischer Nachbearbeitungslogik.
• Optimierung des Tokenverbrauchs, der Inferenzlatenz und der Kosten für Cloud-Infrastruktur.
• Bereitstellung skalierbarer KI-Microservices unter Verwendung von Containerisierung und cloud-nativen Architekturen.
• Implementierung von Monitoring für Modellabweichungen, Verschlechterung der Abrufqualität, Denkfehler und Workflow-Ausfälle.
• Führung detaillierter Prüfprotokolle über Modellentscheidungen, Schritte der Agentenüberlegung und Werkzeugausführungen.
• Entwicklung von Bewertungsrahmen zur Überprüfung der Genauigkeit des Denkens, der Abschlussraten von Workflows und der Systemzuverlässigkeit.
• Zusammenarbeit mit der Datenengineering-Abteilung zum Aufbau von Einbettungspipelines, Merkmalspeichern und Vektorindizierungsstrategien.
• Sicherstellung der Einhaltung von Standards für verantwortungsvolle KI, Datenschutzbestimmungen und Unternehmensrichtlinien.
• Partnerschaft mit der Führungsebene der Schadensabwicklung, um KI-Funktionen direkt in die Arbeitsabläufe von Schadensregulierern und -supervisoren zu integrieren.
• Messung der Geschäftsauswirkungen durch Reduzierung der Zykluszeiten, Automatisierungsabdeckung, Anhebung der Betrugserkennung und Effizienzgewinne im Betrieb.

Qualifikationen:

• Abschluss als Bachelor oder Master in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer KI- oder fortgeschrittener Softwaresysteme.
• 2–4+ Jahre praktische Erfahrung mit LLM-gestützten Anwendungen und Orchestrierungsschichten.
• Starke Expertise in Retrieval-augmented Generation Architekturen und Vektorsuchsystemen.
• Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Multi-Agenten-Systemen und Workflow-Orchestrierungsmaschinen.
• Tiefes Verständnis von Planungsloops, kontextuellem Gedächtnis und werkzeugunterstütztem LLM-Denken.
• Starke Kenntnisse in Python und API-gesteuertem Systemdesign.
• Erfahrung in der Integration von Unternehmensplattformen und im Aufbau sicherer Verbindungen.
• Vertrautheit mit Azure OpenAI oder ähnlichen Unternehmens-LLM-Umgebungen.
• Erfahrung in der Bereitstellung containerisierter Dienste und im Management von CI/CD-Pipelines.
• Verständnis von verteilten Systemen, Microservices und ereignisgesteuerten Architekturen.
• Erfahrung in der Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen, Zugriffskontrollen und Auditierungsmechanismen.
• Starkes Wissen über Bewertungsmethoden für die Zuverlässigkeit von LLM und die Leistung von Agenten.
• Erfahrung in der Versicherungs-, Schadens-, Gesundheits- oder anderen regulierten Branchen bevorzugt.
• Fähigkeit, komplexe betriebliche Workflows in skalierbare, KI-gesteuerte autonome Systeme zu übersetzen.

Sedgwick ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und ein drogenfreier Arbeitsplatz ist. Wenn Sie sich für diese Rolle begeistern, aber Ihre Erfahrung nicht perfekt mit jeder Qualifikation in der Stellenbeschreibung übereinstimmt, ziehen Sie in Betracht, sich trotzdem zu bewerben! Sedgwick baut einen vielfältigen, gerechten und integrativen Arbeitsplatz auf und erkennt an, dass jede Person eine einzigartige Kombination aus Fähigkeiten, Wissen und Erfahrung besitzt. Sie könnten genau der richtige Kandidat für diese oder andere Rollen sein.