AI Platform Engineer

Wer wir sind

Bei Frontiers ist unser Ziel einfach, aber ehrgeizig: Wissenschaft offen zu machen. Wir glauben, dass offene Wissenschaft die globale wissenschaftliche Gemeinschaft ermächtigt, Entdeckungen zu beschleunigen und die Lösungen zu entwickeln, die für ein gesundes Leben auf einem gesunden Planeten erforderlich sind. Wir sind einer der größten und einflussreichsten Open-Access-Forschungsverlage der Welt. Jeder Artikel, den wir veröffentlichen, wird peer-reviewed und qualitätszertifiziert, um sicherzustellen, dass Forschung für alle, überall zugänglich ist. Bis heute wurde die Forschung von Frontiers über 4 Milliarden Mal angesehen, was die Auswirkungen der Wissenschaft ohne Barrieren verdeutlicht.

Der Beitritt zu Frontiers bedeutet, Teil einer globalen, mission-driven Organisation an der Schnittstelle von Wissenschaft, Technologie und Innovation zu sein – zusammen mit leidenschaftlichen Kollegen, die sich intensiv dafür einsetzen, Wissen zum Wohle der Gesellschaft voranzubringen.

Über die Rolle

FrontiersOS integriert KI-Agenten in die Systeme, die Frontiers bereits betreibt – die Publishing-Plattform, das Datenlager, Salesforce, Microsoft 365 – und ersetzt keines davon. Die Wette: KI sollte multiplizieren, was jede Person tun kann, und nicht nur ein weiteres Werkzeug zu ihrem Tag hinzufügen. Die Arbeit findet bereits überall statt – in einem Posteingang, einem Überprüfungsforum, einem CRM-Tab, einer Lagerabfrage – daher leben die Agenten auch überall, nehmen die repetitive Hälfte und lassen den Menschen die Hälfte, die nur sie tun können: Strategie, neue Märkte, die Beziehungen, die Wissenschaft voranbringen.

Das Innovationsteam entwirft, entwickelt und betreibt FrontiersOS von Anfang bis Ende, direkt verbunden mit realen Geschäftsproblemen in den Bereichen Redaktion, Forschungsintegrität und Verlagsoperationen. Wir suchen einen Senior Engineer mit ernsthafter Ingenieurtiefe und starker KI-Flüssigkeit – jemanden, der die Systeme entwerfen und bauen kann, die agentisches Arbeiten bei Frontiers ermöglichen, und nicht nur eine LLM-API konsumiert und es dabei belässt. Dies ist eine Full-Stack-Plattformrolle in einem kleinen Team: Sie werden nicht mit einem engen Backend-Slice und dem Frontend eines anderen ausgestattet – Sie bewegen sich über das gesamte System, je nach Problem.

Was Sie bearbeiten werden

• Multi-Provider-LLM-Routing, ein Agenten-Tool-Calling-Framework, retrieval-augmented generation und Vektorsuche, LLM-Bewertung und -Verfolgung, langlebige Workflow-Orchestrierung, Nachrichtenwarteschlangen, Caching, ephemerale Cloud-Sandboxen, Container-Orchestrierung, eine relationale Datenbank, Objektspeicher, Identität und ein Cloud-Datenlager – der echte Stack, auf dem FrontiersOS heute läuft, nicht ein hypothetischer.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwerfen, bauen und betreiben Sie FrontiersOS von Anfang bis Ende – Architektur, Backend, Frontend, Modell-Orchestrierung, Bewertungen und die Zugriffsoberflächen (Browsererweiterung, native Clients, einbettbares Widget, öffentliche API), durch die die Menschen es tatsächlich nutzen, nicht nur den Agenten-/Skill-Kern.
• Bauen Sie für Selbstbedienung, nicht für Ingenieure: Redakteure, Analysten und Vermarkter stellen ihre eigenen Agenten, Fähigkeiten, Automatisierungen und Apps ohne Warteschlange für Ingenieure zusammen – Ihre Aufgabe sind die gepflasterten Wege, Leitplanken und Produkturteile, die dies sicher und benutzbar machen für Menschen, die keinen Code schreiben.
• Architektur für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit: Diese Plattform bildet die Grundlage für kritische Produktions-Workflows im gesamten Unternehmen.
• Erstellen Sie die Prüf- und Bewertungsstufe für Agenten und andere agentische Systeme.
• Verwenden Sie KI-unterstützte Entwicklung als Standardteil Ihres eigenen Workflows, während Sie genau wissen, wann generierter Code vor dem Versand einer tiefen Überprüfung bedarf.
• Übernehmen Sie die volle Verantwortung für das, was Sie versenden, einschließlich Arbeiten, die wesentlich von Agenten generiert wurden, die Sie gebaut oder verwenden.

Anforderungen

• 6+ Jahre Erfahrung in der Ingenieurwissenschaft, einschließlich 1-2 Jahre nachweislicher Produktion von KI/LLM-Lieferungen.
• Starke Ingenieurgrundlagen: solide Systemdesign- und Architekturfähigkeiten, Schreiben von Code, der einfach und gut strukturiert ist, und solide Softwaredesignprinzipien.
• Sie sind verantwortlich für die Überprüfung und das Stehen hinter dem, was versendet wird.
• Systemdenken: Sie denken darüber nach, wie sich eine Änderung auf Agenten, Workflows, Berechtigungen und nachgelagerte Verbraucher der Plattform auswirkt, nicht nur auf das Modul, das Sie bearbeiten.
• Starke, nachgewiesene KI-Flüssigkeit: praktische Erfahrung mit LLM-APIs, Agenten-Frameworks und KI-Coding-Tools – nicht nur Vertrautheit oder Nutzung.
• Erfahrung mit Bewertungsmethodik für KI/agentische Systeme – Sie können definieren und messen, wie „gut“ aussieht.
• Komfortabel im Umgang mit mehrdeutigen, bereichsübergreifenden Problemen ohne festen Fahrplan, mit dem Urteilsvermögen auf Senior-Level, um technische Richtungen festzulegen und gegen falsche Anforderungen zurückzudrängen.
• Ein kompetenter kommunikativer Ansprechpartner über Abteilungen hinweg: in der Lage, ein schwieriges technisches Konzept klar und einfach einem nicht-technischen Publikum zu erklären, um deren Zustimmung zu gewinnen.
• Ein neugieriger Builder im Herzen, wirklich KI-nativ, der es als Standardarbeitsweise anstrebt, mit echtem Nachweis dessen, was Sie gebaut haben – ein GitHub-Repo, ein Nebenprojekt oder ein Portfolio.
• Schneller Lerner in unbekannten Geschäftsfeldern: kein Verlagsbackground erforderlich, aber erwartet, dass Sie fließend genug in redaktionellen und forschungsintegritätsbezogenen Workflows werden, um fundierte Plattformentscheidungen zu treffen.
• Starkes Stakeholder-Management: kann das Gesicht der Plattform für mehrere Geschäftsteams gleichzeitig sein (Strategie, Redaktion, Forschungsintegrität und andere), technische Kompromisse in Begriffe übersetzen, mit denen Stakeholder handeln können, und vage Anforderungen in abgegrenzte Probleme umwandeln.
• Echte Neugier darüber, wo das Geschäft Hebel benötigt, nicht nur, wo KI technisch interessant ist.

Schön zu haben

• Frühere Erfahrung im Aufbau interner Entwicklerplattformen.
• Erfahrung mit geschlossenen KI-Engineering und kontinuierlicher feedback-gesteuerter Verbesserung.

Vorteile

• Wir priorisieren die Präsenz im Büro und betonen die persönliche Zusammenarbeit, bieten jedoch auch angemessene Anpassungen, wo nötig, gemäß der Unternehmensrichtlinie.
• Zusätzliche Wohlfühltage über Ihr jährliches Urlaubsanspruch hinaus.
• Bis zu 3 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr.
• 24/7 vertrauliches Mitarbeiterhilfeprogramm (Wohlbefinden, psychische Gesundheit, rechtliche Unterstützung).