Staff AI Engineer

Wir suchen einen Staff AI Engineer, der das Design und die Lieferung von AI/ML-Systemen leitet. Diese Rolle ist ideal für einen erfahrenen Ingenieur, der in architektonischen Entscheidungen aufgeht, Systeme von Anfang bis Ende selbstbewusst besitzt und zur technischen Führung im Team beiträgt.

In dieser Rolle arbeiten Sie als wichtiger technischer Leiter in einem funktionsübergreifenden Team, definieren die AI-Architektur, leiten die Modellentwicklung und -optimierung und lösen herausfordernde Integrationsprobleme. Sie werden an realen, laufenden Projekten teilnehmen, bei denen Zuverlässigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit entscheidend sind. Sie werden Ingenieurstandards festlegen, die Messlatte dafür erhöhen, wie wir AI-Systeme entwickeln, und zu den technischen Entscheidungen beitragen, die bestimmen, wie unsere AI-Arbeit im Laufe der Zeit skaliert.

Warum diese Rolle wichtig ist

Bei Robots & Pencils entwerfen wir AI-Systeme für eine menschliche Welt. Unser Name sagt alles. Roboter und Bleistifte bedeuten Ingenieurwesen gepaart mit Kreativität, denn jeder Agent, den wir ausliefern, muss für echte Menschen in echten Arbeitsabläufen funktionieren. Dieses Gleichgewicht ist in unsere Betriebsweise eingebettet.

Jede Rolle hier trägt direkt zu dieser Mission bei. Hier gestalten Sie, wie AI-Systeme in Unternehmensoperationen integriert werden, wie Teams mit echter Geschwindigkeit arbeiten und wie Produkte messbare Auswirkungen auf Kunden und die Menschen, die sie bedienen, erzeugen. Wir liefern produktionsbereite AI in 30 bis 45 Tagen. Dieses Tempo erfordert Menschen, die Verantwortung übernehmen, mit Handwerkskunst führen und sich tief um das kümmern, was sie unter ihrem Namen veröffentlichen.

Was Sie tun werden

• Leiten Sie das Design und die Implementierung komplexer ML/AI-Systeme von Anfang bis Ende, indem Sie Architekturentscheidungen treffen und Lösungen von der Forschung bis zur Produktion in großem Maßstab vorantreiben.
• Bauen und entwickeln Sie skalierbare ML-Plattformen, Pipelines und Infrastrukturen, die zuverlässige, wiederholbare Modellentwicklung und -bereitstellung über Teams hinweg unterstützen.
• Setzen Sie den Standard für AI-orientiertes Engineering, indem Sie Tools wie Claude und Cursor mit Fachkenntnis verwenden und dem Team helfen, diese effektiv zu übernehmen.

Zusammenarbeit & Kommunikation

• Arbeiten Sie mit Produkt-, Ingenieur- und Führungsteams zusammen, um die AI-Strategie zu gestalten und die technische Richtung mit den Geschäftsergebnissen in Einklang zu bringen.
• Übersetzen Sie komplexe AI-Abwägungen, Risiken und Chancen in klare Narrative, die die Entscheidungsfindung bei technischen und nicht-technischen Stakeholdern vorantreiben.
• Leiten Sie Design-Reviews und technische Diskussionen, um die Messlatte für Ingenieurrigorosität und konstruktive Herausforderungen im Team zu erhöhen.

Führung & Einfluss

• Definieren Sie die AI-Architektur und Ingenieurstandards, indem Sie Tiefe zu Abwägungen, langfristigen Implikationen und verantwortungsbewussten AI-Praktiken bringen.
• Mentorieren und fördern Sie Junior- und Mid-Level-Ingenieure, um den Einfluss durch Coaching, Code-Reviews und gemeinsames Arbeiten an schwierigen Problemen zu multiplizieren.
• Übernehmen Sie Verantwortung für die unklarsten und risikoreichsten Arbeitsbereiche und treiben Sie diese mit Sorgfalt für Zuverlässigkeit, Kosten und Sicherheit bis zur Produktion voran.

Was Sie mitbringen werden

• 7+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, davon 4+ Jahre mit Fokus auf AI/ML-Systeme in der Produktion und umfassende praktische Erfahrung in der Entwicklung generativer AI.
• Expertenhintergrund in der Softwareentwicklung (Python oder ähnlich) mit starkem Designverständnis für skalierbare, wartbare Systeme. Erfahrung mit Amazon Quick, ServiceNow-Integration, Jira-Integration, AWS Bedrock, Agentic AI/ML (Prompt Engineering, Agentenentwicklung), natürliche Sprachabfragen/Analysen.
• Tiefe Expertise mit Cloud-Plattformen, einschließlich umfassendem Verständnis der AWS-Dienste und der AWS GenAI-Angebote.
• Nachweisliche Erfolge beim Entwerfen und Ausliefern komplexer agentischer Systeme in Produktionsumgebungen.
• Beherrschung von AI-Frameworks und Orchestrierungstools.
• Starke Erfahrung mit Evaluierungsrahmen und Beobachtungswerkzeugen für LLM-Anwendungen, einschließlich des Aufbaus dieser Fähigkeiten, wo sie noch nicht existieren.
• Tiefes Verständnis für AI-Sicherheit, verantwortungsvolle AI-Prinzipien, Schutz vor Prompt-Injection und Umgang mit PII.
• Umfangreiche Erfahrung im Aufbau von RAG-Pipelines: Chunking-Strategien, Einbettungsmodelle, Vektordatenbanken und fortgeschrittene Abruftechniken.
• API-Design-Erfahrung, einschließlich der Architektur und Integration mit internen und externen Diensten in großem Maßstab.
• Fortgeschrittene Kostenoptimierungsexpertise: Token-Ökonomie, Caching-Strategien, Modell-Routing, Quantisierung.
• Starkes Wissen über Docker und Kubernetes für containerisierte Bereitstellungen.
• Nachweisbare, tägliche Nutzung und Expertenwissen über AI-orientierte Codierungswerkzeuge wie Claude Code und Cursor.
• Erfahrung in der Mentoring von Ingenieuren und der Gestaltung von AI-Engineering-Praktiken in einem Team oder einer Organisation.
• Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, hochgradig mehrdeutige technische und geschäftliche Herausforderungen mit gesundem Urteilsvermögen zu navigieren.