Lead Agentic Systems Engineer (m/f/d)

Korros Technologie- und Innovationsgruppe für KI übersetzt angewandte Forschung in Produktfähigkeiten, die direkte Auswirkungen auf die pädiatrische Versorgung haben. In dieser Rolle wird der Lead Agentic Systems Engineer das Design, die Entwicklung und die Produktisierung von agentischen KI-Fähigkeiten innerhalb der Korro-Plattform vorantreiben. Das Ziel ist es, intelligente, kontextbewusste Produktfunktionen zu entwickeln, die über relevante Informationen nachdenken, Arbeitsabläufe orchestrieren, therapiebezogene Entscheidungsfindung unterstützen und personalisierte, adaptive sowie skalierbare Pflegeerfahrungen bieten.

Zu den Kernverantwortlichkeiten gehört die Übersetzung aufkommender agentischer KI-Muster in robuste Produktmerkmale. Dies umfasst das Design von KI-Agenten und agentischen Arbeitsabläufen, die mit klinischen, verhaltensbezogenen, sensorischen und therapiebezogenen Daten von Korro interagieren; die Integration dieser Systeme in benutzerorientierte Produkterlebnisse; die Definition von Evaluierungs- und Überwachungsansätzen; und die Gewährleistung, dass agentisches Verhalten sicher, erklärbar, prüfbar und im Einklang mit klinischen und ethischen Anforderungen bleibt.

Die Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren, KI-Forschern, medizinischen Experten, Produktteams, Datenwissenschaftlern und externen Partnern. Der ideale Kandidat hat ein tiefes praktisches Verständnis moderner KI-Systeme, LLM-basierter Agenten, multimodaler KI, Softwarearchitektur, Evaluierungsrahmen und menschlicher Interaktion in Produktabläufen. Sie sind sehr praktisch veranlagt, technisch rigoros und in der Lage, schnelllebige KI-Entwicklungen in zuverlässige Produktfunktionen umzusetzen.

Der ideale Kandidat kombiniert starke technische Führung, tiefgehende technische Ausführung, Produktdenken, Systemdesign-Expertise und ein starkes Engagement für sichere, verantwortungsvolle KI im Kontext der pädiatrischen Gesundheitsversorgung.

• Leitung des Designs und der Entwicklung von agentischen KI-Fähigkeiten innerhalb des Korro-Produkts, einschließlich kontextbewusster Assistenten, Workflow-Orchestrierung, Unterstützung von Therapiefunktionen und KI-gesteuerten Personalisierungsfunktionen.
• Übersetzung klinischer, therapeutischer und produktbezogener Bedürfnisse in zuverlässige Designs agentischer Systeme, die bedeutenden Wert für Kinder, Familien, Therapeuten und Pflegeanbieter schaffen.
• Aufbau robuster, skalierbarer und wartbarer agentischer Architekturen, die mit Korros Produkt-, klinischen, verhaltensbezogenen Daten, Computer Vision-Ausgaben und therapiebezogenen Arbeitsabläufen interagieren können.
• Design und Implementierung von KI-Agenten, die über multimodale und longitudinale Daten nachdenken, die Interpretation des Therapieverlaufs unterstützen und Benutzer durch sichere, erklärbare und klinisch angemessene Interaktionen unterstützen.
• Festlegung von Best Practices für die Architektur agentischer Systeme, Produktintegration, Evaluierung, Überwachung, Beobachtbarkeit, Sicherheit und menschliche Kontrolle.
• Definition und Implementierung von Richtlinien, die Zuverlässigkeit, Prüfbarkeit, Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle KI-Nutzung im Kontext der pädiatrischen Gesundheitsversorgung gewährleisten.
• Enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren, KI-Forschern, medizinischen Experten, Produktmanagern, UX-Designern, Datenwissenschaftlern und externen Partnern zur Übersetzung von KI-Fähigkeiten in zuverlässige Produktfunktionen.
• Entwicklung von Evaluierungsmethoden für agentische Produktmerkmale, einschließlich Korrektheit, Nützlichkeit, Sicherheit, Robustheit, klinische Angemessenheit und Benutzererfahrung.
• Aktualität mit Fortschritten in agentischer KI, LLM-Systemen, multimodaler KI, Werkzeugnutzung, KI-Evaluierung und angewandter Gesundheits-KI, um relevante Entwicklungen in praktische Produktverbesserungen bei Korro zu übersetzen.
• Technische Führung und Mentoring für Ingenieure, die an KI-gestützten Produktfähigkeiten arbeiten.

• Master-Abschluss oder gleichwertig in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Softwaretechnik, Datenwissenschaft, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich ist erforderlich.
• Ein Doktortitel oder gleichwertige Erfahrung in KI, Softwaresystemen, Mensch-Computer-Interaktion, digitaler Gesundheit oder einer verwandten Disziplin ist von Vorteil.
• Relevante Zertifizierungen oder nachgewiesene Expertise in Cloud-Plattformen, MLOps, KI-Engineering, Sicherheit, Datenschutz oder Gesundheitstechnologie sind von Vorteil.

• 7+ Jahre Erfahrung in Softwareengineering, KI-Engineering, angewandtem maschinellen Lernen, Plattformengineering oder verwandten technischen Rollen.
• Nachweisliche Erfahrung im Design und Aufbau von produktionsreifen KI-fähigen Produktfunktionen, idealerweise mit LLMs, agentischen Arbeitsabläufen, multimodalen Systemen, Personalisierung oder Entscheidungsunterstützungsfunktionen.
• Starkes praktisches Verständnis von LLMs, agentischen KI-Mustern, Werkzeugnutzung, retrieval-unterstützter Generierung, Workflow-Orchestrierung, multimodaler KI, Evaluierung und Überwachung.
• Erfahrung in der Integration von KI-Systemen in reale Produktumgebungen, einschließlich benutzerorientierter Arbeitsabläufe, Backend-Services, APIs, Datenpipelines, Berechtigungen, Beobachtbarkeit und Produktionsoperationen.
• Starke Softwarearchitekturfähigkeiten, einschließlich verteilter Systeme, API-Design, Systemintegration, cloud-native Architekturen, Tests, Wartbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Fähigkeit, sichere und zuverlässige menschliche Interaktionen in Produktabläufen zu gestalten, einschließlich Eskalationspfade, Prüfprotokolle, Erklärbarkeit, Berechtigungen und Fehlerbehandlung.
• Starkes Verständnis von Sicherheits-, Datenschutz- und verantwortungsvollen KI-Prinzipien, idealerweise im Gesundheitswesen, in den Lebenswissenschaften, digitalen Therapeutika oder einem anderen regulierten Umfeld.
• Praktische Programmiererfahrung, vorzugsweise in Python und modernen Backend- oder KI-Engineering-Stacks.
• Starkes Produktdenken mit der Fähigkeit, zwischen vielversprechenden KI-Prototypen und Systemen zu unterscheiden, die zuverlässig, sicher und wertvoll genug für den Einsatz in der realen Welt sind.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
• Fließend in Englisch.