Founding AI Engineer [LLM Platform]

Zurich HQ | Early Equity | High Velocity

Die Mission

Über 300 Milliarden USD an komplexen Reisebuchungen hängen immer noch von manuellen Workflows ab. Während die Welt auf APIs umgestiegen ist, werden hochriskante Buchungen (Hochzeiten, Konferenzen, Gruppenreisen) immer noch von Menschen manuell bearbeitet, die Daten aus unordentlichen E-Mails in veraltete Systeme eingeben. Lobby ist die Orchestrierungsschicht, die dies behebt. Wir bauen keinen Chatbot; wir entwickeln KI-Agenten, die verhandeln, Angebote erstellen und Transaktionen direkt innerhalb der Kerninfrastruktur globaler Reiseanbieter ausführen.

Die Herausforderung

Als unser Founding AI Engineer besitzen Sie die Intelligenzschicht eines Produktionssystems, auf das Unternehmen angewiesen sind. Sie werden:

• Run the Engine: Übernehmen Sie die Verantwortung für unsere bestehende LLM-Orchestrierungs-Engine und entwickeln Sie sie weiter, von der Prompt-Architektur über das Zustandsmanagement bis hin zur Fehlerbehebung.
• Scale per Client: Richten Sie dedizierte Modellinstanzen und Konfigurationen für jeden Unternehmenskunden ein und verwalten Sie diese, und bauen Sie die Werkzeuge, die das Onboarding der nächsten zehn Kunden langweilig machen.
• Master Model Switching: Leiten Sie zwischen Modellen und Anbietern basierend auf Aufgabe, Latenz und Kosten um. Tauschen Sie Modelle im Hintergrund aus, ohne das client-spezifische Verhalten zu beeinträchtigen.
• Optimize Relentlessly: Übernehmen Sie die Kosten- und Leistungskennlinie jedes Tokens, das wir ausgeben. Erstellen Sie Evaluierungen, die Regressionen erkennen, bevor es die Kunden tun.

Ihr Stack

Wir schätzen langweilige Technologie, die für aufregende Probleme verwendet wird. Wir optimieren für Versandgeschwindigkeit:

• Core: Python (FastAPI/Django), PostgreSQL, Redis.
• The AI Layer: Multi-Provider LLM-Integration, benutzerdefinierte Orchestrierungslogik, Prompt-Pipelines, Evaluierungs-Harnesse.
• Infrastructure: AWS, Docker.
• Observability: Tracing, Kostenverfolgung und Evaluierungs-Dashboards, die Sie mitgestalten werden.

Must Haves

• Seasoned Builder: Mindestens 8 Jahre Erfahrung als Software-Ingenieur (Fullstack oder zumindest mehr Backend / Infrastruktur-orientiert).
• Startup DNA: Sie haben bereits in einem Startup gearbeitet, in einem kleinen Team, und wissen, was es bedeutet, ohne viele Prozesse zu versenden.
• Engineer First: Sie sind ein Software-Ingenieur, der in die KI gewechselt ist, nicht ein Datenwissenschaftler, der gelernt hat, zu deployen. Sie denken in Produktionssystemen, nicht in Notizbüchern. Kein PhD erforderlich oder erwartet.
• Battle-Tested in AI: Sie haben komplexe KI-Setups in der Produktion ausgeliefert und betrieben. Multi-Step-Agent-Flows, pro-Mieter-Konfigurationen, echte Benutzer, echte Fehlermodi. Nicht nur eine dünne Hülle um einen Chat-Endpunkt.
• Evals as a Discipline: Sie behandeln Prompt-Engineering und Evaluierungen als Ingenieurwesen, mit Versionierung, Regressionstests und messbaren Ergebnissen, nicht nur mit Gefühlen.
• Proven, Not Self-Declared: Sie können auf Systeme verweisen, die Sie gebaut und betrieben haben, nicht nur auf Vorträge, die Sie gehalten haben. Wir stellen Beweise ein, keine Jobtitel.
• Swiss-Based/Local: Sie möchten vor Ort in Zürich sein und zusammen mit den Gründern in einer hochintensiven Umgebung arbeiten.

Warum Lobby?

• Founding Equity: Wir möchten, dass Sie ein Multi-Millionär werden, wenn wir erfolgreich sind. Sie bekommen einen Platz am Tisch, nicht nur einen Schreibtisch.
• Extreme Autonomy: Keine „Middle Managers“. Keine „Agile Coaches“. Nur Entwickler, Kunden und Code.
• Market Pull: Wir befassen uns mit einem massiven, unattraktiven Problem, das dringend eine moderne Lösung benötigt. Das „Warum jetzt“ wird offensichtlich, sobald Sie das Produkt sehen.

Wie man sich bewirbt

Bitte senden Sie kein formelles Bewerbungsschreiben. Senden Sie uns:

• Ein Link zu einem KI-System, das Sie in der Produktion gebaut oder betrieben haben (Repo, Bericht oder Demo).
• Das kniffligste Modell-, Prompt- oder Skalierungsproblem, das Sie gelöst haben, und wie Sie wussten, dass es tatsächlich behoben war.

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