Principal Scientist - Agentic Product

Die Gelegenheit Adobe stellt sich die Zukunft der Kreativität neu vor – wo generative KI, intelligente Agenten und menschliche Vorstellungskraft Hand in Hand arbeiten. Als Principal Scientist (Engineering), Agentic Product, werden Sie eine Schlüsselrolle als technischer Leiter für Adobes aufstrebende KI-native Erfahrung spielen, die generative Modelle, kreative Intelligenz und jahrzehntelange differenzierte Adobe-Fähigkeiten für Hunderte von Millionen von Kreativen zusammenbringt.

Was Sie tun werden:

• Leiten Sie die End-to-End technische Architektur des Agentic Products von Adobe über den gesamten Stack – von der LLM-Integration und agentischen Denkebenen bis hin zu API-Oberflächen, Client-Runtimes und plattformspezifischer Bereitstellung auf Desktop, Mobilgeräten und im Web.
• Führen Sie den Produktionsaufbau des Agenten durch: Übersetzen Sie Prototyp-Qualitätsfähigkeiten in robuste, skalierbare, wartbare Systeme, die Adobes Qualitäts- und Zuverlässigkeitsstandards für ein großes, diverses Publikum erfüllen.
• Treffen Sie praktische Implementierungs- und technische Entscheidungen für die komplexesten Komponenten – einschließlich Modellorchestrierung, Werkzeugnutzung, mehrstufige Aufgabenbearbeitung, Kontext- und Gedächtnisverwaltung sowie Infrastruktur zur Bewertung von Agenten.
• Fördern Sie die Einführung von KI-unterstützten Ingenieurpraktiken – nutzen Sie Werkzeuge wie Claude Code, Codex und aufkommende agentische Entwicklungsplattformen, um die Implementierung zu beschleunigen, die Codequalität zu erhöhen und grundlegend zu verändern, wie das Team arbeitet.
• Leiten Sie Ingenieure zu neuen Arbeitsabläufen, in denen KI ein erstklassiger Mitarbeiter im Entwicklungsprozess ist.
• Leiten Sie bewährte Verfahren in der Entwicklererfahrung: Werkzeuge, lokale Entwicklungszyklen, CI/CD-Ergonomie und die Struktur, die es einem Team ermöglicht, schnell und sicher in einer sich schnell entwickelnden KI-Produktumgebung zu arbeiten.
• Bleiben Sie über das Ökosystem der Modellfähigkeiten auf dem Laufenden, bewerten Sie neue LLM-Ansätze und -Frameworks und beraten Sie das Team, wann und wie diese übernommen werden sollten.
• Arbeiten Sie mit dem Bewertungs- und Qualitätsrahmen für das Verhalten von Agenten – den Bewertungen, Benchmarks und systematischen Feedbackschleifen, die es dem Team ermöglichen, Fortschritte zu messen und Rückschritte zu erkennen, während sich die Fähigkeiten weiterentwickeln.
• Kooperieren Sie mit der Engineering- und Produktleitung, um Produktambitionen in technisch fundierte Lieferpläne zu übersetzen – frühzeitig Einschränkungen aufzeigen, architektonische Optionen vorschlagen und sicherstellen, dass der Umfang auf einem genauen technischen Verständnis basiert.
• Zusammenarbeiten mit Adobes Plattform-, Infrastruktur-, Daten- und Sicherheitsteams, um sicherzustellen, dass das Agentic Product auf einer Grundlage aufgebaut ist, die Schutzmaßnahmen, Datenschutz, Beobachtbarkeit und die betrieblichen Anforderungen eines Produkts in Adobes Maßstab unterstützt.
• Mentoren und fördern Sie Senior- und Staff-Ingenieure im Team, indem Sie technische Standards festlegen und die kollektive Fähigkeit des Teams im Bereich agentisches Engineering erhöhen.

Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:

• Tiefe, praktische Expertise mit großen Sprachmodellen – einschließlich praktischer Vertrautheit mit LLM-APIs, Prompt-Engineering im großen Maßstab, Feinabstimmung und RLHF-Konzepten, Verwaltung des Kontextfensters, retrieval-unterstützte Generierung und die betrieblichen Realitäten des Betriebs von LLM-gestützten Systemen in der Produktion.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Versand agentischer Systeme: Werkzeugnutzung, mehrstufiges Denken, Rahmenwerke zur Agentenorchestrierung, Gedächtnis- und Kontextpersistenz sowie die Fehlerarten, die auf jeder Ebene auftreten.
• Praktische Erfahrung mit KI-unterstützten Ingenieurwerkzeugen – Claude Code, Codex, Cursor oder ähnlichem – und eine Erfolgsbilanz bei der Integration dieser in reale Entwicklungsabläufe.
• Begeisterung für die Grenzen dessen, was KI-unterstütztes Engineering an der Frontlinie aussehen kann.
• Full-Stack-Engineering-Tiefe, die ausreicht, um Architektur zu leiten und die Implementierung über die gesamte Oberfläche des Agenten zu führen – einschließlich Backend-Services, Client-SDKs und plattformspezifischer Integrationsmuster für Adobes Zielplattformen.
• Leidenschaft für die Gestaltung der Entwicklererfahrung: Meinungen zu Werkzeugen, lokaler Entwicklungs-Ergonomie, Einarbeitung und der Struktur, die einem Team hilft, produktiv und selbstbewusst zu bleiben, während der Code wächst.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten, um als glaubwürdige technische Stimme neben PM-Leads und Adobes seniorer technischer Leitung zu fungieren – in der Lage, schwierige architektonische Entscheidungen zu treffen, diese klar zu verteidigen und sich anzupassen, wenn neue Informationen dies erfordern.
• Komfort im Umgang mit einem sich schnell bewegenden, unklaren Umfeld, in dem sich die zugrunde liegenden Modelle, Frameworks und Benutzererwartungen schnell entwickeln – starke Grundlagen, um schnell zu handeln, ohne auf Sand zu bauen.
• Erfahrung in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produkt-, Design-, Plattform- und Sicherheitsteams im Kontext des Versands benutzerorientierter KI-Produkte.
• Vertrautheit mit den Qualitäts-, Vertrauens- und Zuverlässigkeitsanforderungen beim Versand von KI-Funktionen an ein großes Verbraucher- und Unternehmenspublikum, einschließlich verantwortungsbewusster KI-Überlegungen, die spezifisch für generative und agentische Systeme sind.
• Eine Erfolgsbilanz in der technischen Mentorschaft und der Erhöhung des Ingenieurniveaus in Teams, die an der Grenze der angewandten KI arbeiten.