Staff Backend Engineer, AI Platform in Zürich

Baue die Systeme, die es Engineering-Teams ermöglichen, ihre Codierungsagenten zu messen und zu verbessern. Du wirst Methoden, die durch Forschung und Kundenimplementierungen entwickelt wurden, in wiederholbare Bewertungen, zuverlässiges Monitoring und wiederverwendbare Produktfähigkeiten umsetzen.

Wir machen Software-Engineering-Agenten messbar besser. LogicStar hilft Engineering-Teams zu bestimmen, wo Codierungsagenten zuverlässig arbeiten, wo sie scheitern und wo menschliche Aufsicht sicher entfernt werden kann. Beginnend mit der Überprüfung von Pull-Requests nutzen wir die Repositories und die Engineering-Historie unserer Kunden, um wiederholbare Bewertungen zu erstellen und die Leistung zu überwachen, während sich die Agenten ändern.

LogicStar wurde in Zürich von Mitgliedern des Teams hinter DeepCode gegründet, das von Snyk übernommen wurde. Heute sind wir ein 12-köpfiges Team, unterstützt von Northzone und Bek Ventures. Wir kombinieren Produktionstechnik mit Forschung im Bereich maschinelles Lernen für Code, Softwareverifikation und Agentenbewertung.

Die Rolle

Wir suchen einen starken Backend-Ingenieur mit Erfahrung im Aufbau und Betrieb zuverlässiger Produktionssysteme. Erfahrung mit Codierungsagenten, LLM-Anwendungen, Bewertungen oder Benchmarks ist von Vorteil. Du berichtest direkt an unseren CTO und arbeitest eng mit unserem Architekten in einer praktischen Staff-Engineering-Rolle zusammen, indem du Forschungsmethoden und Kundenimplementierungen in zuverlässige Produktionssysteme umsetzt.

Du wirst technische Verantwortung für wichtige Teile von LogicStars Evaluations- und Monitoring-Plattform übernehmen, Architektur- und Implementierungsentscheidungen innerhalb deiner Verantwortungsbereiche treffen und helfen, die Engineering-Richtung über die Plattform hinweg zu gestalten. Du wirst von unserem Büro in Zürich aus arbeiten und gelegentlich bei Kunden vor Ort sein, wobei du mehrdeutige Probleme von Anfang bis Ende eigenverantwortlich bearbeitest: zerlege sie in handhabbare Aufgaben, treffe fundierte technische Entscheidungen und schreibe kritischen Code.

Durch Mentoring und Zusammenarbeit hilfst du anderen Ingenieuren, unabhängig zu arbeiten und den technischen Standard um dich herum zu erhöhen.

Was du tun wirst

• Forschung in wiederverwendbare Produktfähigkeiten umsetzen.
• Methoden, die in Experimenten und frühen Kundenprojekten validiert wurden, in getestete, wartbare Plattformfähigkeiten hinter klaren Abstraktionen, APIs und Konfigurationen entwickeln.
• Kernplattformkomponenten besitzen und weiterentwickeln.
• Verantwortung für wichtige Teile unserer Evaluations- und Monitoring-Plattform übernehmen, basierend auf bereits laufenden Arbeiten.
• Ein hohes Engineering-Niveau setzen.
• Systeme bauen, die zuverlässig, sicher, beobachtbar und einfach zu betreiben sind.
• AI-Codierungsagenten effektiv in deiner eigenen Arbeit nutzen und dem Team helfen, Best Practices für deren Nutzung zu etablieren.
• Kritischen Code schreiben und die Arbeit anderer überprüfen.
• Weniger erfahrene Ingenieure mentorieren.
• Direkt mit Kunden arbeiten.

Mindestens erforderliche Qualifikationen

• Typischerweise 8+ Jahre professionelle Erfahrung in der Softwareentwicklung mit nachweislicher Erfahrung im Versand und Betrieb von Produktionssystemen.
• Die Fähigkeit, über Backend-Dienste, Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur hinweg zu arbeiten.
• Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einer der folgenden Sprachen: Go, TypeScript oder C++.
• Erfahrung im Entwerfen von Systemen und APIs, die verständlich bleiben, während das Produkt, das Team und die Kundenbasis wachsen.
• Nachweis, dass du Prototypen, Forschungsansätze oder unsichere technische Ansätze in zuverlässige Software umsetzen kannst.
• Eine Erfolgsbilanz im Mentoring von Ingenieuren durch Design-Diskussionen, Code-Reviews und tägliche Auslieferungen.
• Komfort im direkten Umgang mit Kunden und der Übersetzung ihrer Probleme in technische Anforderungen.

Nützliche Erfahrungen (ungefähr in Prioritätsreihenfolge)

• Entwicklung von SaaS-Produkten, die auch in Kunden-Cloud-Konten oder lokal betrieben werden können.
• Aufbau oder Betrieb von Evaluierungspipelines und Nutzung ihrer Ergebnisse zur Diagnose von Fehlern, zum Vergleich von Ansätzen oder zur Entscheidungsfindung bei Releases.
• Entwicklung und Debugging von LLM-basierten Agenten.
• Aufbau von Beobachtungssystemen für LLM-Anwendungen, einschließlich Trace-Sammlung und -Analyse.

Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gehalt und eine bedeutende Eigenkapitalbeteiligung, die den Umfang, die Seniorität und die langfristigen Auswirkungen der Rolle widerspiegelt. Wir besprechen die Erwartungen an die Vergütung früh im Prozess. Eine persönliche Kultur mit einem Büro im Zentrum von Zürich. 25 Tage Urlaub zusätzlich zu den gesetzlichen Feiertagen. LogicStar AG ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir schätzen unterschiedliche Hintergründe und setzen uns für ein integratives Arbeitsumfeld ein.