Applied AI Engineer

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Applied AI Engineer mit Sitz in der Schweiz.

Als Applied AI Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und dem Aufbau der nächsten Generation intelligenter, agentischer Systeme. Sie entwickeln die Kerninfrastruktur, die es KI-Agenten ermöglicht, Kontexte zu verwalten, Werkzeuge zu nutzen, Aufgaben zu koordinieren und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen fortgeschrittener KI-Forschung und praktischer Softwareentwicklung und transformieren komplexe betriebliche Workflows in zuverlässige, skalierbare Produktionslösungen. Sie etablieren robuste Evaluierungs-, Test- und Beobachtungsrahmen, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Systeme vorhersehbare und messbare Ergebnisse liefern. Außerdem erkunden Sie innovative Möglichkeiten zur Integration von Codierungsagenten und spezialisierten Unteragenten in Softwareentwicklungsprozesse. In enger Zusammenarbeit mit Produkt- und Betriebsteams identifizieren Sie hochwirksame Automatisierungsmöglichkeiten und setzen diese in effektive technische Lösungen um. Als frühes Kernmitglied des Engineering-Teams haben Sie erheblichen Einfluss auf architektonische Entscheidungen, technische Standards und die langfristige KI-Strategie.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Implementieren der technischen Grundlagen agentischer Systeme und Förderung der Einführung KI-gesteuerter Engineering-Workflows.
• Entwickeln von wiederverwendbarer KI-Infrastruktur, die es ermöglicht, neue Workflows schnell, konsistent und mit vorhersehbarer Zuverlässigkeit einzuführen.
• Aufbauen umfassender Evaluierungsrahmen zur Messung der Agentenleistung, Identifizierung von Fehlerpunkten und Verständnis der Faktoren hinter erfolgreichen Ergebnissen.
• Integration von Tests, Nachverfolgung, Debugging und Evaluierung in den Softwareentwicklungszyklus als grundlegende Praktiken.
• Entwickeln von Systemen und Validierungsprozessen, die es ermöglichen, agentische Workflows vor der Produktionsbereitstellung gründlich zu bewerten.
• Förderung der Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) in der Softwareentwicklung durch Schaffung anspruchsvoller KI-unterstützter Engineering-Workflows.
• Aufbauen von Workflows, in denen Codierungsagenten und spezialisierte Unteragenten Code-Repositories erkunden, Änderungen implementieren, Architektur überprüfen, Konventionen validieren, Bewertungen durchführen und mit minimalem menschlichem Eingreifen iterieren können.
• Aktive Nutzung agentischer Engineering-Tools und -Workflows in täglichen Entwicklungsaktivitäten.
• Entwerfen von Architekturen, die es spezialisierten KI-Agenten, Werkzeugen, deterministischer Software und menschlicher Expertise ermöglichen, effektiv zusammenzuarbeiten.
• Bestimmen, wann LLMs, traditionelle Softwarelösungen, menschliches Eingreifen oder koordinierte Multi-Agenten-Ansätze verwendet werden sollen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
• Zusammenarbeit mit Betriebs- und Produktteams, um bestehende Prozesse zu verstehen, hochgradig wertvolle Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren und diese in zuverlässige Produktionssysteme umzuwandeln.
• Festlegen skalierbarer architektonischer Muster und Engineering-Standards für agentische Systeme, während die Organisation wächst.
• Übernahme technischer Entscheidungen und Beitrag zur Gesamtstrategie der KI-Engineering-Funktion.

Anforderungen

• Der ideale Kandidat ist ein starker Softwareingenieur mit praktischer Erfahrung im Aufbau produktionsbereiter KI-Systeme und der Autonomie, komplexe technische Herausforderungen in einem sich schnell entwickelnden Umfeld zu lösen.
• Starke Softwareengineering-Hintergrund mit nachgewiesener Erfahrung in der eigenständigen Bereitstellung komplexer Systeme vom ersten Konzept bis zur Produktionsbereitstellung.
• Praktische Erfahrung im Aufbau und Einsatz von KI- oder agentischen Systemen, die in Produktionsumgebungen betrieben wurden.
• Nachgewiesenes Verständnis der realen Herausforderungen im KI-Engineering, einschließlich Zuverlässigkeit, Latenz, Kontextmanagement, Fehlermodi, Evaluierung und Beobachtbarkeit.
• Starkes Wissen über Agentenarchitekturen, Werkzeugnutzung, strukturierte Ausgaben, Kontextmanagement, Orchestrierung, Evaluierungsrahmen und Feedbackschleifen.
• Fortgeschrittene praktische Erfahrung mit modernen LLMs und die Fähigkeit, zuverlässige Workflows rund um probabilistische KI-Systeme aufzubauen.
• Praktische Erfahrung mit Codierungsagenten und agentischen Entwicklungs-Workflows als Teil der täglichen Softwareentwicklung.
• Fähigkeit, komplexe Engineering-Aufgaben über mehrere Agenten oder spezialisierte Unteragenten zu zerlegen und Mechanismen zur Validierung und Verbesserung ihrer Ergebnisse zu implementieren.
• Starkes architektonisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit, die richtige Kombination aus KI-Modellen, deterministischer Software und menschlichem Eingreifen für verschiedene Herausforderungen auszuwählen.
• Erfahrung mit TypeScript und Node.js oder starke Erfahrung in der Entwicklung von KI-Systemen in Python kombiniert mit der Bereitschaft und Fähigkeit, in einer TypeScript-first-Umgebung zu arbeiten.
• Hohe Autonomie, Eigenverantwortung und Vertrauen in technische Entscheidungen in unklaren Situationen.
• Starkes Produktdenken und die Fähigkeit, Engineering-Entscheidungen mit betrieblicher Effizienz und Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit fließenden Englischkenntnissen.
• Startup-Mentalität, einschließlich Resilienz, Anpassungsfähigkeit, Initiative und der Fähigkeit, in einem schnelllebigen Umfeld zu gedeihen.

Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung: Jahresgehalt zwischen 100.000 € und 150.000 €.
• Remote-Arbeit: Möglichkeit, remote innerhalb Europas oder des Vereinigten Königreichs zu arbeiten.
• Einfluss im frühen Team: Treten Sie als frühes Kernmitglied des Engineering-Teams bei und übernehmen Sie erheblichen Einfluss auf die technische Richtung und architektonische Entscheidungen.
• Technische Autonomie: Gestalten Sie Engineering-Standards, Entwicklungspraktiken, Werkzeuge und die Grundlagen der agentischen KI-Infrastruktur der Organisation.
• Modernste Technologie: Arbeiten Sie intensiv mit fortschrittlichen LLMs, autonomen Agenten, Multi-Agenten-Architekturen und KI-gesteuerten Softwareentwicklungs-Workflows.
• Bedeutender Einfluss: Bauen Sie Produktionssysteme auf, die reale betriebliche Herausforderungen angehen und messbaren Geschäftswert liefern.
• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit Produkt- und Betriebsteams zusammen, um Chancen zu identifizieren und praktische Automatisierungslösungen zu entwickeln.
• Berufliches Wachstum: Stellen Sie sich herausfordernden Engineering-Problemen, während Sie helfen, die Grundlagen einer wachsenden, KI-fokussierten Organisation zu schaffen.