AI Platform Engineer

Wer wir sind: Die Enterprise-Teams kopieren immer noch Daten zwischen Systemen. Arbeit bleibt in E-Mails, veralteten UIs und Übergaben stecken. Dieses Chaos ist kostspielig, langsam und riskant. Wir sind ein schnelllebiges Team mit der Mission, dies endgültig zu beenden. Der Fortschritt ist stark und wir lösen echte Probleme für echte Kunden – aber um zu gewinnen, brauchen wir außergewöhnliche Talente. Wir bleiben bescheiden, erledigen die Arbeit und lassen die Ergebnisse sprechen.

Was wir aufbauen: Wir bauen die KI-Betriebsplattform für Einzelhandels- und CPG-Unternehmen – eine horizontale Plattform, auf der KI-Agenten end-to-end Arbeiten über UIs und APIs mit integrierter Governance ausführen. Wo Copiloten aufhören, beendet Duvo die Arbeit. Geschäftsanwender geben das Ergebnis vor; Agenten planen, handeln, beantragen Genehmigungen bei Ausnahmen und lernen mit jedem Durchlauf. Wir beginnen mit einem Einzelhandelsfokus (Kategorienmanagement, Lieferkette, Finanzoperationen), wo der ROI offensichtlich ist, und erweitern dann auf angrenzende Funktionen und Sektoren. Geschwindigkeit ist unser Vorteil: schnell versenden, schneller iterieren, kumuliertes Lernen.

Die Rolle: Sie werden die KI-Infrastruktur besitzen, die unsere Agenten zuverlässig, schnell und sicher in der Produktion macht. Sie bauen die Agenten-Laufzeit, Evaluierungs-Pipelines, Kontextmanagement-Systeme, Tool-Orchestrierung und die Beobachtungswerkzeuge, die es Agenten ermöglichen, end-to-end Arbeiten für Unternehmenskunden auszuführen. Dies ist angewandte KI-Systemtechnik, nicht ML-Forschung. Sie versenden Produktionssysteme, die LLMs, Abruf und Agenten-Orchestrierung verwenden – und Sie sind verantwortlich für deren Zuverlässigkeit, Kosten und Qualität in der realen Welt.

Was wir suchen: Diese sind nicht verhandelbar – die Dinge, die wir speziell bewerten werden:

• Erfahrung im Aufbau von Produktions-KI-Systemen. Keine Forschung – LLMs zuverlässig in großem Maßstab machen. Sie haben sich mit Prompt Engineering, Kontextmanagement, Toolnutzung oder Agenten-Orchestrierung in der Produktion beschäftigt.
• Versand und Verantwortung. Sie haben mehrdeutige KI-Probleme in die Produktion gebracht mit messbaren Ergebnissen. Sie besitzen den gesamten Lebenszyklus – bauen, bewerten, bereitstellen, überwachen, iterieren.
• Systemdesign für KI. Sie können Systeme entwerfen, die die einzigartigen Herausforderungen der KI bewältigen: nicht-deterministische Ausgaben, Einschränkungen des Kontextfensters, Fehler bei der Toolausführung und Kostenoptimierung. Sie denken über Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz als erstklassige Anliegen nach.
• Evaluierungsdesign. Sie können Evaluierungsrahmen erstellen, die Regressionen erfassen, Qualität messen und dem Team Vertrauen geben, KI-Funktionen zu versenden. Sie verstehen Fehlertaxonomien und wissen, wie man sinnvolle Testsets erstellt.
• Debugging und Diagnose. Sie sind hypothesengestützt, wenn etwas schiefgeht. Sie können Fehler über Modellverhalten, Datenpipelines und Infrastruktur zurückverfolgen, um die Ursachen zu finden.
• Urteilsvermögen, während sich KI weiterentwickelt. Sie treffen Entscheidungen über den Bau vs. Integration von KI-Infrastruktur mit unvollständigen Benchmarks und korrigieren schnell, während sich Modelle und Anbieter weiterentwickeln.

Sie könnten auch:

• Skalierbare, verteilte Systeminstinkte haben – Sie haben Systeme entworfen und betrieben, die hohe Durchsatzraten und komplexe Fehlermodi bewältigen.
• Ein starkes Sicherheitsbewusstsein in KI-Systemen haben – Eingabeaufforderungsinjektion, unsichere Ausgabehandhabung, Risiken in der Lieferkette.
• Zu Open-Source-KI-Tools oder Infrastrukturprojekten beigetragen haben.

Das ist nichts für Sie, wenn:

• Sie eine ML-Forschungsrolle wollen – wir trainieren keine Modelle.
• Sie hauptsächlich benutzerorientierte Produktmerkmale und UIs erstellen möchten.

Unser Tech-Stack: TypeScript-first (unsere Agentenlaufzeit ist TypeScript), Postgres, GCP, neueste KI-Primitiven.

Wie wir arbeiten: Dies sind echte Kompromisse, die wir gemacht haben, keine Bestrebungen:

• Initiative-getrieben. Wir organisieren uns um Kundenprobleme, nicht um Organisationsdiagramme. Probleme treten durch Produktfeedback, Wettbewerbsanalysen und direkte Kundenkonversationen auf – dann priorisieren wir, bauen und versenden wöchentlich.
• Kundenorientiert. Wir lösen echte Probleme, keine hypothetischen. Funktionen, die keine Kundenmetriken bewegen, werden gestrichen.
• Iterativ von Natur aus. Wir versenden klein, lernen schnell und hängen uns nie an den Code von gestern. Das bedeutet, dass manchmal Dinge kaputtgehen – wir reparieren nach vorne.
• KI-erster Hebel. Wir nutzen KI, um schneller zu arbeiten und menschliche Zeit dort zu konzentrieren, wo sie am meisten zählt. Wenn ein Tool es tun kann, sollte es keine Person tun.
• Direktes Feedback. Wir geben uns sofort umsetzbares Feedback. Das kann unangenehm sein – wir denken, dass es das wert ist.
• Autonomie mit Verantwortung. Wir vertrauen den Menschen, Entscheidungen zu treffen, und halten sie an Ergebnissen fest, nicht an Prozessen.

Was wir anbieten: Unbegrenztes KI-Budget. Wir erlauben nicht nur KI-Tools – wir ermutigen sie ausdrücklich. Möchten Sie ein neues Tool ausprobieren? Kaufen Sie es. Möchten Sie einen Teil Ihres Workflows automatisieren? Tun Sie es. Autonomie, um Ihre beste Arbeit zu leisten. Möchten Sie jemanden treffen, von dem Sie lernen können? Richten Sie es ein. Möchten Sie einen Mentor? Holen Sie sich einen. Möchten Sie zu einem wichtigen Kunden fliegen? Fragen Sie einfach. Ein echtes KI-Produkt mit echten Kunden. Sie bauen keine Demos oder internen Tools. Unternehmenskunden nutzen das, was Sie versenden, und ihr Feedback treibt an, was Sie als Nächstes bauen. Ein scharfes, motiviertes Team, das Eigenverantwortung und Offenheit schätzt.

Vergütung: 250.000,- CZK / Monat mit einem bedeutenden Eigenkapitalanteil. Sie können Gehalt gegen zusätzliches Eigenkapital eintauschen, wenn Sie mehr Aufwärtspotenzial bevorzugen.

Wie wir einstellen: Wir respektieren Ihre Zeit und streben danach, schnell zu handeln:

• Einstellungsgespräch mit dem Manager (30 Minuten). Wir sprechen darüber, was Sie mit KI gebaut haben, wie Sie über Produktions-KI-Systeme denken und ob es eine gegenseitige Passung gibt.
• Remote-Aufgabe (asynchron, zeitlich begrenzt, ~1 Stunde). Eine realistische Übung zu KI-Systemen – debuggen eines Agentenlaufzeitproblems, Entwerfen eines Evaluierungssystems oder Lösen eines Kontextmanagementproblems. Nicht LeetCode.
• Technisches Interview (Prag, ~1 Stunde). Treffen Sie das Team. Wir gehen tiefer auf das Design von KI-Systemen, Evaluierungsmethodik und Produktionskompromisse ein. Keine Fangfragen – wir möchten sehen, wie Sie denken und bauen.
• Vor-Ort-Testtag (2 Tage). Versenden Sie etwas Kleines mit uns in die Produktion und sehen Sie, wie wir zusammenarbeiten. Vollständig entschädigt.