AI Software Engineer

AI Software Engineer

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe KI-Agenten, die echte Kundenanfragen bearbeiten.
  • Unternehmen: Gradient Labs - ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Technologie.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, private Krankenversicherung und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echten Auswirkungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, Machine Learning und NLP erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

How you’ll make an impact

This is a build-and-ship role.

You'll turn ambiguous customer support problems into reliable, observable AI agents that handle live conversations for real users.

You'll work close to production - designing prompts and tool flows, building eval suites, shipping changes, watching what breaks, and iterating fast.

  • Build and operate AI agents in production: Design, implement, and maintain agentic systems powered by LLMs - handling tool calling, multi-step reasoning, and integration with customer APIs and data sources.

You'll own these systems end-to-end: reliable, observable, and auditable from day one.

  • Translate business problems into agentic workflows: Take on ambiguous, open-ended problems (like "help our agent handle conversations in multiple languages") and turn them into scoped, shippable projects.
  • Strong product mindset: Prioritise product thinking over pure ML technique, optimising for customer and business value rather than model performance for its own sake.
  • Build robust evaluation infrastructure: Create and maintain eval suites drawn from real-world scenarios and edge cases.

Go beyond vibes-based testing: structured evals measuring accuracy, safety, and latency, tied to clear business outcomes, used to drive systematic improvements to prompts, tools, and behaviour.

  • Enhance our agent: Develop, evaluate, and optimise the skills that make up our agent.

Curate datasets, iterate on improvements, test changes, and ship successful approaches into production.

  • Shape our internal AI platform: Contribute to shared libraries, patterns, and standards for how we build, evaluate, and deploy agents across customers.

Help define how we approach prompting, tool orchestration, retrieval, and monitoring.

  • Experiment and prototype: Keep up with the latest in NLP, agentic systems, and generative AI.

Prototype against our hardest problems with a bias toward shipping experiments quickly rather than long research cycles.

Our agents already handle tens of thousands of real customer conversations every hour, so your work has immediate, visible impact.

  • Analyse data: Work across customer queries, support tickets, and related data to find patterns and identify what our agents could automate next.
  • Drive technical decisions: Scope your own work, push back when the framing is wrong, and tell us when the plan needs to change.
  • What you’ll bring
  • Professional software engineering experience, with a meaningful focus on Machine Learning, NLP, or applied AI.

At this time, we need the ML/applied AI experience as a non-negotiable requirement for this role.

  • Experience shipping products to real, live customers, not just internal tools or prototypes, ideally at meaningful scale.
  • A strong product mindset - you can take a vague problem, break it down from first principles, and know how to get to a valuable first version.

You have a preference for fast iteration over long research cycles.

  • Hands-on experience building with LLMs, whether in a previous role, at a startup (even one that didn't work out), or on a small, scrappy team.
  • Comfort with ambiguity, and the confidence to say "I don't understand" and work through it rather than guessing.

You can take open-ended problems (like "help our agent handle conversations in multiple languages") and turn them into scoped, shippable projects.

  • Strong communication skills - you can explain the reasoning and trade‑offs behind your decisions, not just describe what you built, you communicate clearly and often, and you flag early when you’re stuck.
  • A pragmatic, tech‑agnostic approach - no specific tech stack required, just good judgement about what's right for the problem.
  • Why join Gradient Labs

This is a unique chance to be part of a team working with cutting‑edge technology to reshape how businesses will operate in the future.

Over the next 10 years, every company will need to embrace AI‑powered operations to stay competitive, and this role puts you right in the middle of that transformation.

You’ll tackle challenging and new problems, work with some of the most exciting brands across different industries, and be surrounded by a passionate, smart team that’s driven to build something groundbreaking.

Benefits & Logistics

  • We’re still at early stages of building out our compensation bandings, whilst we continue to shape this, we’re open to chatting with people who have a range of salary requirements
  • Our compensation package has two key components - base salary & meaningful equity
  • Private medical & dental insurance
  • 25 days holiday + bank holidays (or bank holiday opt out for 32 days holiday)
  • Team socials and offsites
  • Flexible working - we have an office in central London and a hybrid working approach.

This role is open to London based or remote in the UK folks - please note, we'd be looking for the person in this role to be able to come into the London office twice per week

  • The Interview Process
  • 30 mins Talent Screen with our Founding People & Talent
  • 45 mins First Stage interview with one of our AI Engineers to talk through a complex AI project you've worked on
  • Take Home Task
  • 1hr Mid-stage Interview to discuss the take home task you've completed with our Chief Scientist
  • 1hr Final Interview focusing on product thinking
  • #J-18808-Ljbffr

AI Software Engineer Arbeitgeber: Embedded Shishya

Figma ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens ermöglicht Figma seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Design für alle zugänglich machen. Die Zusammenarbeit mit kreativen Köpfen und die Möglichkeit, innovative Lösungen für große Kunden zu entwickeln, machen diese Rolle besonders lohnend.

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Kontaktdaten:

Embedded Shishya Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI Software Engineer erhalten könntest

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Embedded Shishya anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Software Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Embedded Shishya vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Software Engineer mit Bravour zu bestehen

Software Engineering
Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)
Applied AI
Product Mindset
LLM (Large Language Models)
Data Analysis

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Embedded Shishya klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Embedded Shishya vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.