Agentic AI Engineer 80-100%

Bei Sunrise denken wir größer, gehen weiter und schaffen neue Ideen. Für uns bedeutet die Arbeitskultur, gemeinsam Großes zu erreichen. Es ist der Ort, an dem Respekt und innovative Ideen mit echtem Teamwork kombiniert werden – jede Stimme zählt, jede Perspektive macht uns stärker. Unsere Leidenschaft treibt uns an, neue Dinge auszuprobieren und kontinuierlich zu wachsen. Klingt das nach Ihnen? Dann schließen Sie sich unserer Erfolgsgeschichte an.

Im ADAO (AI, Data and Agentic Enablement Office) bringen wir Menschen zusammen, um die Zukunft von Sunrise durch Daten, Analytik, KI und agentische Technologien zu erschließen. Wir denken groß, handeln zielgerichtet und verwandeln Ideen in echte Auswirkungen für unsere Kunden und Teams. ADAO ist der Ort, an dem Innovation auf Vertrauen trifft: Wir bauen starke Datenfundamente, skalieren sichere und zuverlässige KI-Fähigkeiten und befähigen Geschäftseinheiten durch ein Hub-and-Spoke-Betriebsmodell, um bedeutende Ergebnisse im gesamten Unternehmen zu liefern. In diesem Modell arbeiten Sie als Teil des Agentic Enablement und Prompt Engineering Conversation Design-Teams, wo der zentrale Hub Standards, Plattformen, Architektur und Best Practices bereitstellt, während funktionsübergreifende, ergebnisorientierte Pods in das Geschäft eingebettet und von diesem geleitet werden. Sie werden als Engineering-Experte agieren und eng mit dem Geschäft zusammenarbeiten, um deren Prioritäten und Ergebnisse zu liefern.

In dieser Rolle ermöglichen Sie Sunrise, produktionsreife agentische und konversationelle KI-Lösungen über Kunden- und Mitarbeiter-Workflows zu entwerfen, bereitzustellen und kontinuierlich zu verbessern. Sie stellen gemeinsame Rahmenbedingungen, Standards und Qualitätskontrollen bereit, um sicherzustellen, dass das Verhalten der KI vorhersehbar, auf verwalteten Unternehmenswissen und Daten basierend, sicher, mehrsprachig und betriebsbereit ist. Sie arbeiten mit den ADAO-Domain-Pods und Engineering-Teams zusammen, um die Bereitstellung durch wiederverwendbare Prompt-/Agentmuster, Evaluierungswerkzeuge und diszipliniertes Release-Management zu beschleunigen.

IHRE HERAUSFORDERUNG:

• Agentic Systems Architecture:
  • Entwerfen und Weiterentwickeln von Unternehmensagentenrahmen einschließlich Orchestrierung, Tool/Funktionsaufruf, Workflow-Integration, Retrieval/Grounding und Zustandsmanagement.
  • Entwickeln einer wiederverwendbaren Agenteninfrastruktur („Agent Factory“), die aus modularen Agentenvorlagen, Tool-Adaptern, Prompt-Modulen, Evaluierungspipelines und Referenzimplementierungen besteht, um eine skalierbare und konsistente Bereitstellung zu ermöglichen.
  • Ingenieuren strukturierter Einzel-Agenten- und Multi-Agenten-Systeme mit klar definierten Denkgrenzen, Eskalationspfaden und Autonomiestufen.
  • Definieren von Architekturmustern für verteilte Agenten-Workflows über Domänen und Geschäftspods.
• Zuverlässige LLM-Engineering:
  • Implementieren von Zuverlässigkeitsmustern für LLM-basierte Systeme, einschließlich Fallback-Strategien, strukturierter Ausgabevalidierung, deterministischer Routing- und Fehlercontainment-Mechanismen.
  • Optimieren von Latenz, Token-Effizienz und Kosten pro Interaktion bei gleichzeitiger Einhaltung von Qualitätsstandards.
  • Anwenden von Kontextmanagement- und Grounding-Techniken, um vorhersehbares und prüfbares Verhalten sicherzustellen.
• Prompt Engineering Conversation Logic:
  • Entwickeln von hochwertigen Prompts und Systemanweisungen für sicheres, fundiertes und strukturiertes Agentenverhalten.
  • Definieren und Pflegen von Prompt-Bibliotheken, Versionsstandards und Praktiken für Regressionstests.
  • Entwerfen mehrsprachiger (DE/FR/IT/EN) Konversationsabläufe, die mit Unternehmens- und Regulierungsstandards übereinstimmen.
• Evaluierung Qualitätskontrolle:
  • Entwerfen und Pflegen von Evaluierungswerkzeugen, einschließlich Regressionstests, goldenen Gesprächen und strukturierten Bewertungsrahmen; definieren messbarer Akzeptanzschwellen und Kriterien für die Einsatzbereitschaft.
  • Überwachen des Produktionsverhaltens, einschließlich Grounding-Qualität, Halluzinationsrisiko, Eskalationsmuster und Leistungskennzahlen.
• Produktionsintegration Observability:
  • Integrieren von agentischen Systemen in Unternehmenskanäle und Backend-Services mit robuster Autorisierung, Zustandsverwaltung und Fehlermanagement.
  • Implementieren von Beobachtungsstandards, einschließlich Traces, Logs, Telemetrie und strukturiertem Evaluierungsbericht.
  • Unterstützen von Go-Live-, Hypercare- und Nach-Incident-Verbesserungszyklen.
• Sicherheit, Risiko Governance:
  • Implementieren von begrenzter Autonomie und menschlichen Kontrollmustern.
  • Durchsetzen von Schutzmaßnahmen, Richtlinienkonformität und PII-Schutzmechanismen.
  • Zusammenarbeiten mit Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Teams, um die Compliance auf Unternehmensniveau sicherzustellen.
• Beispiele für das, was Sie helfen werden zu bauen:
  • KI-Agenten zur Verbesserung der Kundenoperationen: Entwerfen und Implementieren intelligenter Agenten, die Kundenanfragen analysieren, Ursachen identifizieren und effektive Lösungspfade vorschlagen, um die Servicequalität, Konsistenz und betriebliche Effizienz zu verbessern.
  • Erweiterung eines Unternehmens-Multi-Agenten-Rahmens: Entwickeln und Integrieren neuer spezialisierter Agenten in eine skalierbare Multi-Agenten-Architektur zur Automatisierung von Workflows, Unterstützung interner Teams und kontinuierlicher Verbesserung betrieblicher Prozesse.
  • Bereitstellung von KI-Copiloten für interne Teams: Eng mit Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um aufgabenorientierte KI-Copiloten einzuführen, die bei Aktivitäten wie Fallanalysen, Informationsabruf und Prozesskoordination unterstützen, um manuellen Aufwand zu reduzieren und die Bearbeitungszeiten zu verkürzen.

IHRE FÄHIGKEITEN:

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Ingenieurwesen, KI oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Starke praktische Erfahrung beim Aufbau und Bereitstellen von LLM-basierten Anwendungen oder agentischen Systemen in der Produktion.
• Tiefes Verständnis von:
  • Tool/Funktionsaufrufen und strukturierten Ausgaben.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Mehrstufigen Workflows und Orchestrierungslogik.
  • Kontextmanagement und Zuverlässigkeitstechniken für LLM-Systeme.
• Erfahrung in der Implementierung von Evaluierungsrahmen und Regressionstests für KI-Systeme.
• Erfahrung in der Integration von KI-Diensten in Backend-Systeme und cloud-nativen Umgebungen.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, API-Design und containerisierten Bereitstellungen.
• Vertrautheit mit Beobachtbarkeit, Überwachung und Produktionsoperationen für verteilte Systeme.
• Fähigkeit, über Systemgrenzen, Autonomiestufen und Fehlermodi nachzudenken.
• Erfahrung in der Arbeit in funktionsübergreifenden Produktteams in föderierten oder Hub-and-Spoke-Bereitstellungsumgebungen.
• Fließend in Englisch; Deutsch ist ein großer Vorteil.

Bei Sunrise arbeiten Sie in einem dynamischen und multinationalen Umfeld, in dem jede Stimme gehört wird, Perspektiven geteilt werden und Werte gelebt werden. Vielfalt ist für uns nicht nur ein Programm, sondern Teil unserer DNA. Indem wir unsere Unterschiede feiern, erreichen wir gemeinsam Großes.

Sunrise hat mit 'Advance – Gender Equality in Business' zusammengearbeitet. Wir wurden auch mit dem Schweizer LGBTI-Label und der Zertifizierung 'Fair-ON-Pay Advanced' ausgezeichnet, um die Gleichbehandlung aller Mitarbeiter für gleichwertige Arbeit zu würdigen.

Bereit, sich der Herausforderung zu stellen? Dann schließen Sie sich dem Team an und gestalten Sie aktiv unsere Zukunft!