Senior AI Software Engineer

Bei NiCE setzen wir keine Grenzen für unsere Herausforderungen. Wir sind ehrgeizig und verändern die Spielregeln. Unser Team NiCE Labs (nice.com/nice-labs) erforscht, was als Nächstes im Bereich KI für Kundenerfahrungen kommt. Diese Rolle konzentriert sich auf KI-Innovation, den Bereich der Labs, der neue KI-Funktionen durch Prototypen entwickelt und validiert, damit das Unternehmen bessere Produktentscheidungen schneller treffen kann.

Wir sind ein bewusst kleines, erfahrenes Team von Entwicklern innerhalb von NiCE Cognigy, der KI-Agenten-Plattform. Wir arbeiten in schnellen Iterationszyklen: Wir identifizieren eine aufkommende Fähigkeit, erstellen einen funktionierenden Prototyp, validieren ihn anhand realer Metriken (Qualität, Latenz, Kosten, Benutzerimpact) und entscheiden dann: beenden, iterieren, veröffentlichen oder an ein Produktteam übergeben. Ein Teil unserer Arbeit ist öffentlich, wie der Open-Source-Cognigy-Plattform-MCP-Server; der Großteil beeinflusst jedoch die Produkt-Roadmap von innen heraus.

Wir suchen nach einem produktorientierten Mindset und einer Entwicklermentalität. Jeder im Team bringt Ideen von Null zu funktionierender Software, zeigt sie echten Benutzern und argumentiert anhand von Beweisen.

Was beinhaltet die Rolle? Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen fortschrittlichen KI-Fähigkeiten und einem echten Unternehmensprodukt. Ihr Job besteht darin, diese Lücke zu schließen: neue Modelle, Protokolle und Agentenmuster in funktionierende Systeme umzuwandeln, was in realistischen Szenarien wichtig ist, und die Erkenntnisse und Referenzimplementierungen zu produzieren, die es Produkt- und Engineering-Teams ermöglichen, mit Zuversicht zu arbeiten.

Sie sollten sich in einem Umfeld wohlfühlen, in dem bewährte Praktiken noch nicht existieren, und schnell handeln, wenn die Ergebnisse in eine andere Richtung zeigen.

Wie werden Sie einen Einfluss ausüben?

• Erstellen Sie agentische Systeme und Full-Stack-Prototypen von Ende zu Ende, wobei Sie eine erste Version innerhalb weniger Tage versenden und aus der realen Nutzung lernen.
• Verfolgen Sie die neuesten Entwicklungen (neue Modelle, Agentenmuster, Protokolle wie MCP) und verwandeln Sie vielversprechende Ansätze in funktionierende Prototypen.
• Entwerfen Sie Experimente, die zeigen, ob ein Konzept tragfähig ist, gemessen an Qualität, Latenz, Kosten und Benutzerimpact.
• Arbeiten Sie direkt mit internen Benutzern, Produktmanagern und Kunden zusammen, um Konzepte frühzeitig zu validieren und schnell zu iterieren.
• Wandeln Sie validierte Prototypen in Referenzimplementierungen und Dokumentationen um, auf denen Produktteams aufbauen können, und übergeben Sie diese sauber, um zum nächsten Projekt überzugehen.
• Geben Sie Produkt- und Plattformteams konkretes Feedback darüber, wo KI-Fähigkeiten glänzen und wo sie schwach sind.
• Bewegen Sie sich zwischen Initiativen, während sich die Prioritäten ändern. Was Sie bei einem Projekt lernen, fließt in das nächste ein.

Haben Sie das, was nötig ist?

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Full-Stack-Software, einschließlich Projekten, die Sie von Grund auf neu gestartet haben.
• Haben Sie LLM-gestützte Systeme in die Produktion gebracht: Funktionen, auf die echte Benutzer angewiesen waren, keine Demos oder Notizen.
• Verstehen Sie KI-Agenten unterhalb der Framework-Ebene: Nachrichtenarrays, Toolaufrufe, Kontextmanagement, Prompt-Caching. Sie könnten eine Agentenschleife von Grund auf neu erstellen und erklären, warum sie funktioniert.
• Nutzen Sie KI-unterstützte Entwicklung (Claude Code, Codex, Cursor oder ähnliches) als Ihre Standardarbeitsweise, die Sie messbar schneller macht, nicht nur beschäftigter.
• Seien Sie praktisch Full-Stack: Sie sind in der Lage, einen Prototyp von der API bis zur Demo-Benutzeroberfläche eigenständig zu bringen (unser Stack basiert auf TypeScript/Node.js und React).
• Leisten Sie Ihre beste Arbeit, wenn der Boden noch wackelt. Neues Terrain motiviert Sie mehr als ein festgelegter Plan.
• Denken Sie zuerst an Benutzerprobleme, Lösungen kommen danach.

Sie haben einen Vorteil, wenn Sie auch Folgendes mitbringen:

• Ein starkes Auge für UX/UI: Sie können einen Prototyp wie ein Produkt gestalten und bemerken, wenn ihm dieses Auge fehlt.
• Erfahrung mit Sprach- und Echtzeit-KI: Streaming, Sprach-zu-Text/Text-zu-Sprach, Sprach-zu-Sprach-Modelle.
• Open-Source-Arbeit an Agentenwerkzeugen (MCP-Server, Harnesses, Evaluierungen).
• Erfahrung in der Gestaltung von Bewertungen für KI-Systeme.
• Hintergrund in konversationaler KI oder Produkten zur Kundenerfahrung.

NiCE ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, nationaler Herkunft, Alter, Geschlecht, Familienstand, Abstammung, Neurotyp, körperlicher oder geistiger Behinderung, Veteranenstatus, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung oder einer anderen gesetzlich geschützten Kategorie Berücksichtigung für eine Anstellung.