Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle eine Plattform für kostengünstige, schnelle und sichere KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit Fokus auf moderne Technologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem engagierten Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI im Gesundheitswesen und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Plattform- und Infrastrukturengineering, insbesondere für KI/ML-Systeme.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
We are a healthcare technology company that provides platforms and solutions to improve the management and access of cost‑effective pharmacy benefits.
Our technology helps enterprise and partnership clients simplify their businesses and helps consumers save on prescriptions.
As a leader in Saa S technology for healthcare, we offer innovative solutions with integrated intelligence on a single enterprise platform that connects the pharmacy ecosystem.
With our expertise and modern, modular platform, our partners use real‑time data to transform their business performance and optimize their innovative models in the marketplace.
Position Summary
The Principal AIOps Engineer will build the platform that makes AI cheap, fast, safe, and observable at Rx Sense.
As a direct report to the Director of AI Engineering, this role will own the infrastructure that every AI‑powered product at Rx Sense depends on.
This is a hands‑on‑keyboard position from day one, partnering with AI engineers, software engineers, data scientists, security, and finance to deliver deployment pipelines, agent runtime, eval frameworks, self‑hosted model serving, and the developer harness that determines how fast every other engineer in the company can ship.
Essential Duties and Responsibilities
- Build and maintain end‑to‑end deployment pipelines for AI‑powered applications, including artifact builds, environment promotion, rollback, and observability hooks.
Drive new greenfield deployment platforms from initial build to the default that AI teams ship on.
- Stand up and operate the runtime and lifecycle infrastructure for production agents, including deployment, versioning, monitoring, rate‑limiting, and retirement.
Define the deployment contract (config, secrets, tools, memory, evals) and the operational SLOs.
- Own how the organization provisions, rotates, scopes, and meters access to model provider APIs (Anthropic, Open AI, and others).
Build a key management layer that enforces per‑team and per‑app quotas, prevents leakage, and gives finance and engineering a clear view of spend.
- Build evals into the CI/CD pipeline so no agent or LLM‑powered service ships without passing a defined eval bar.
Design the framework so product teams can author their own evals against a shared harness, and so eval results gate promotion across environments.
- Stand up self‑hosted inference for workloads where managed APIs aren't the right fit, including latency‑sensitive paths, regulated data, cost optimization, and vendor redundancy.
Own the serving stack, the autoscaling and GPU economics behind it, and the playbook for when a workload belongs to a managed provider versus internal infrastructure.
- Design and build the shared developer harness that every AI‑powered service uses: prompt management, model routing, retries, tracing, eval hooks, and policy enforcement.
Set the abstractions that determine how fast every other AI engineer can ship for the next three years.
- Partner with finance on cost visibility, including token accounting, per‑feature cost attribution, and real‑time spend observability.
- Write documentation, runbooks, and clear interfaces so the platform is adoptable by other engineering teams without hand‑handing.
- Participate in code review and promote collaboration and best practices including simplicity, automation, sound design patterns, test coverage, and reusability.
Education/Experience/Competencies
- BS (or higher, e. g., MS or Ph. D.) in Computer Science or related technical field involving coding, or equivalent technical experience.
- 6+ years of platform, infrastructure, or Dev Ops engineering, with at least 2 years building production infrastructure for AI/ML or LLM‑powered systems.
We care more about depth and drive than years on a resume.
- Deep hands‑on experience designing and operating CI/CD pipelines for high‑velocity engineering organizations, including artifact management, environment promotion, and progressive rollout.
- Strong AWS background, comfortable down to the IAM, networking, and container orchestration layers.
- Proven track record building developer platforms or internal tools that other engineering teams adopted by choice, not by mandate.
- Production experience with LLM‑powered applications, including prompt management, model routing, retries, tracing, and the operational realities of running agents or chains in production.
- Hands‑on coding fluency in Python or Type Script, ideally both. This is a keyboard role, not an architecture‑only role.
- Comfortable operating in a polyglot environment.
The Rx Sense AI engineering stack spans Python, .
NET, and Type Script, and you will deploy and support services across all three.
- Comfortable owning the cost and reliability conversation with both engineering leadership and finance partners.
- Strong written communication and a bias toward documentation, runbooks, and clear interfaces.
- Proven analytical thinking and problem‑solving skills.
- Excellent communication skills, both verbal and written.
Bonus Qualifications
- Direct experience integrating with Anthropic, Open AI, or other frontier model provider APIs at scale, including key management, quota enforcement, and capacity planning.
- Hands‑on experience self‑hosting models with v LLM, TGI, SGLang, or similar inference servers, including GPU autoscaling and cost optimization.
- Built or contributed to an eval framework that gated production deployments.
- Familiarity with agent runtimes and frameworks such as the Claude Agent SDK, Lang Graph, or in‑house equivalents.
- Working familiarity with . NET, enough to read code, debug a deploy, and pair with service owners.
- Background in healthcare, PBM, pharmacy, or another regulated data environment.
- Fin Ops experience, particularly attributing AI spend to features or business units.
- Kubernetes operator experience or comfort with custom controllers.
- Experience with Agile development methodologies, preferably both Scrum and Kanban.
Rx Sense believes that a diverse workforce is a more talented and productive workforce.
As such, we are an Equal Opportunity and affirmative action employer.
Our recruitment process is free from discriminatory hiring practices and all qualified applicants are considered for employment without regard to race, color, religion, sex, gender, sexual orientation, gender identity, ancestry, age or national origin.
Neither will qualified applicants be discriminated against on the basis of disability or protected veteran status.
We believe in the strength of the collaboration, creativity and sense of community a diverse workforce brings.
#J-18808-Ljbffr
Principal AI Ops Engineer Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal AI Ops 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 Jobtailor anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Principal AI Ops 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 Jobtailor vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal AI Ops Engineer mit Bravour zu bestehen
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 Jobtailor 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 Jobtailor 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.