Senior Backend Engineer, Shopping Agents in Berlin

Sage AI Labs ist dabei, die Infrastruktur zu schaffen, die es KI-Agenten ermöglicht, im offenen Web Transaktionen durchzuführen. Es ist eines der wenigen wirklich ungelösten Probleme im Handel, und wer es löst, setzt die Standards, auf denen alle anderen aufbauen.

Das Unternehmen wurde von Sebastian Thrun (Gründer von Google X und Waymo, Udacity) gegründet und wird von führenden Venture- und strategischen Investoren unterstützt.

Wir bauen Agenten, die für Sie einkaufen. Sie finden Produkte im offenen Web und schließen den Kauf vollständig ab. Echte Warenkörbe, echte Zahlungen und echte Systeme, die sie daran hindern, zu scheitern. Sie würden dafür verantwortlich sein: Architektur, Code, Deployments, Monitoring und Bereitschaft für Systeme, die rund um die Uhr Transaktionen durchführen, direkt in Zusammenarbeit mit unserem CTO.

Was Sie besitzen werden:

• Unsere Checkout-Agenten. Frontier-Modell Computer-Nutzungsagenten, die live Checkouts in großem Maßstab durchführen, sowie die Mechanismen, die sie stabil halten, wenn sich die Bedingungen ändern.
• Ingestion in großem Maßstab. Übernehmen Sie die Produktaufnahme von Hunderten auf Tausende von Quellen. Die Antwort ist nicht mehr handgeschriebener Code, sondern Infrastruktur, die sich selbst generiert, validiert und überwacht.
• Suche und Ranking. Einbettungsbasierte Abrufmethoden, LLM-Abfrageverständnis, Neurangierung und Caching über einen Katalog, der sich ständig ändert.

Was wir suchen:

• 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Backend- und Infrastruktursystemen, mit starkem Python-Kenntnissen.
• Sie haben Produktionssysteme von Anfang bis Ende betreut: Deployments, Datenbanken, Beobachtbarkeit und das Pager-System. Sie waren die Person, die kontaktiert wurde, und Sie haben die Art des Problems behoben, anstatt nur den Vorfall.
• Sie mögen adversariale Probleme. Systeme, bei denen etwas auf der anderen Seite aktiv gegen Sie arbeitet.
• Sie nehmen Korrektheit ernst, denn die Einsätze sind real. Diese Systeme geben das Geld der Kunden aus, daher ist ein stiller Fehler eine falsche Bestellung, nicht ein rotes Build.
• Sie können ohne eine fertige Spezifikation arbeiten. Wir sind klein, und der Fahrplan ändert sich, wenn sich der Markt ändert.

Wünschenswert:

• Erfahrung im Aufbau von KI-ersten Produkten oder LLM-basierten Agenten in der Produktion, nicht nur in einem Prototyp.
• Grundkenntnisse in klassischem ML und Deep Learning, genug, um über Abruf und Ranking nachzudenken, anstatt nur eine API aufzurufen.
• Hintergrund im E-Commerce, Zahlungen oder Betrugs- und Risikoinfrastruktur.

Warum diese Rolle:

Sehr wenige Ingenieure haben die Möglichkeit, ein kategoriedefinierendes System zu besitzen, während die Kategorie noch definiert wird. Dies ist einer dieser Plätze, an dem es noch zählt, frühzeitig dabei zu sein. In einem Jahr wird dieses Problem eine Standardantwort haben und jemand wird sie geschrieben haben. Wir beabsichtigen, dass wir das sind.