Agentic AI Architect-Anthropic

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Agentic AI Architect-Anthropic mit Sitz in der Schweiz. Als Agentic AI Architect werden Sie unternehmensgerechte KI-Lösungen gestalten und liefern, die generative KI, maschinelles Lernen, Daten, Cloud-Technologien und intelligente Automatisierung kombinieren. Sie entwerfen skalierbare Architekturen, die Claude und andere KI-Technologien mit Unternehmenswissen, Anwendungen, APIs, Workflows und geschäftskritischen Systemen verbinden.

Die Rolle bietet erheblichen technischen Einfluss, von der Entdeckung und Architektur über Bereitstellung, Bewertung, Governance bis hin zur Optimierung. Sie arbeiten eng mit Stakeholdern, Beratern, Dateningenieuren, KI/ML-Spezialisten und Plattformteams zusammen, um komplexe Geschäftsbedürfnisse in praktische Lösungen umzusetzen. Ein starker Fokus liegt auf agentischen Workflows, RAG, Tool-Nutzung, strukturierten Ausgaben, verantwortungsvoller KI und menschlicher Aufsicht. Dies ist eine Gelegenheit, an der Spitze der Unternehmens-KI zu arbeiten und Organisationen dabei zu helfen, leistungsstarke Technologien sicher und verantwortungsbewusst zu übernehmen. Reisen zu Kunden und Konferenzen können nach Bedarf erforderlich sein.

Verantwortlichkeiten:

• Architektur, Entwicklung, Bereitstellung und Wartung skalierbarer KI-, maschinelles Lernen-, generative KI- und agentische KI-Lösungen für Unternehmensanwendungen.
• Definition von End-to-End-Architekturen, die Datenaufnahme und -vorbereitung, Modellauswahl, Orchestrierung, APIs, Integrationen, Benutzererfahrungen, Überwachung, Sicherheit und Governance abdecken.
• Partnerschaft mit geschäftlichen und technischen Stakeholdern zur Identifizierung von wertvollen KI-Möglichkeiten, Übersetzung von Anforderungen in technische Designs und Festlegung von Liefer-Roadmaps.
• Leitung technischer Entdeckungssitzungen, Architektur-Workshops, Design-Reviews, Proof-of-Concepts, Demonstrationen und Lösungsbereitstellungsaktivitäten.
• Entwurf und Implementierung von LLM-gestützten Anwendungen unter Verwendung von Claude, Anthropic APIs und anderen geeigneten LLM-Plattformen.
• Anwendung von Prompt- und Kontext-Engineering-Techniken, einschließlich Instruktionsdesign, Few-Shot-Beispielen, strukturierten Eingaben und Ausgaben, Antwortbeschränkungen und Langkontextmanagement.
• Architektur sicherer RAG-Lösungen unter Verwendung von Unternehmensdokumenten, Wissensdatenbanken, Datenbanken und anderen genehmigten Informationsquellen.
• Erstellung agentischer Systeme, die über den Unternehmenskontext nachdenken können, autorisierte Tools verwenden, mehrstufige Aufgaben ausführen und Workflows über Unternehmensanwendungen koordinieren.
• Integration von KI-Agenten und Workflows mit ServiceNow, Unternehmens-APIs, Cloud-Diensten, Datenbanken, Kollaborationsplattformen und Betriebssystemen.
• Implementierung von Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen und Sicherheitsvorkehrungen für sensible, hochwirksame, niedrigvertrauenswürdige oder ausnahmebasierte Aktionen.
• Entwicklung von maschinellen Lern- und NLP-Lösungen für prädiktive Analysen, Klassifizierung, Clusterbildung, Prognose, Anomalieerkennung, Empfehlungen, Dokumentenintelligenz, Zusammenfassungen und intelligente Automatisierung.
• Messung und Optimierung von KI-Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Relevanz, Verankerung, Sicherheit, Aufgabenerfüllung, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und Benutzererfahrung.
• Dokumentation von Architekturentscheidungen, Systemverhalten, Einschränkungen, Risikokontrollen, Betriebsverfahren und Unterstützungsanforderungen.

Anforderungen:

• 10+ Jahre Berufserfahrung in der Anwendung von KI, maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Softwareengineering oder intelligenten Automatisierungstechnologien auf praktische Unternehmensanwendungen.
• Starke praktische Programmierkenntnisse in Python und SQL, mit Erfahrung in der Verwendung von TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn oder vergleichbaren Frameworks für maschinelles Lernen.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Architektur oder Bereitstellung von KI/ML-, LLM-, RAG-, konversationaler KI, agentischer KI oder KI-gestützten Automatisierungslösungen.
• Starkes Verständnis von Softwarearchitektur, Algorithmen, objektorientierter Programmierung, funktionalen Entwurfsprinzipien, APIs und Integrationsmustern.
• Praktisches Wissen über die Entwicklung von LLM-Anwendungen, einschließlich Prompt-Engineering, Kontextmanagement, Tokens, Embeddings, Vektorsuche, RAG, Tool-Nutzung, strukturierte Ausgaben und Modellevaluation.
• Erfahrung mit Datenwissenschaftsbibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn.
• Erfahrung mit einer oder mehreren großen Cloud-Plattformen, insbesondere AWS, Azure und/oder Google Cloud.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Cloud-Datenplattformen, einschließlich Apache Spark und Snowflake.
• Starke NLP-Erfahrung mit Hugging Face, Transformermodellen, Cloud-KI-Diensten oder vergleichbaren Technologien.
• Gutes Verständnis von Datenbanken, Abfrageoptimierung, Data-Warehousing, ETL/ELT-Pipelines und Praktiken zur Datenqualität.
• Erfahrung mit Datenvisualisierungs- und Reporting-Tools wie Tableau und Power BI.
• Starkes Wissen über verantwortungsvolle KI, einschließlich Datenschutz, Sicherheit, menschlicher Aufsicht, Halluzinationsminderung, Prompt-Injection-Abwehr, Modellbeschränkungen und geregelte Bereitstellung.
• Starke architektonische Denkweise, analytische Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Kunden, Beratung, Engineering, Produkt, Daten und KI/ML-Teams.
• Fähigkeit, effektiv in einem sich schnell entwickelnden Technologieumfeld zu arbeiten und sich an sich ändernde KI-Fähigkeiten und Unternehmensanforderungen anzupassen.
• Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, künstlicher Intelligenz/Maschinenlernen, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Fachgebiet wird bevorzugt, wobei auch gleichwertige relevante Erfahrungen berücksichtigt werden.

Vorteile:

• Gelegenheit, an fortschrittlichen Unternehmens-KI- und agentischen KI-Initiativen mit globalen Kunden zu arbeiten.
• Zugang zu relevanten Schulungen und Produktschulungen des Anthropic-Partners, wo verfügbar.
• Zusammenarbeit mit multidisziplinären und funktionsübergreifenden Teams, die Beratung, Engineering, Daten, KI/ML und Unternehmens-Technologie umfassen.
• Chancen zur Mitgestaltung wiederverwendbarer KI-Beschleuniger, Architektur-Muster und innovativer Unternehmenslösungen.
• Reisegelegenheiten zu Kundenengagements und Branchenkonferenzen nach Bedarf.
• Inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung, in der unterschiedliche Perspektiven und Beiträge geschätzt werden.