Staff AI Engineer

Über Workato

Workato liefert Unternehmensinfrastruktur für das agentische Zeitalter, definiert iPaaS neu und hilft Unternehmen, Daten, Anwendungen, Prozesse und KI in einer einzigen, verwalteten Plattform zu vereinen. Als führendes Unternehmen im Bereich Enterprise MCP und vertrauenswürdig für 50 % der Fortune 500 verbindet die cloud-native Architektur von Workato jede Anwendung, Datenquelle und jeden Prozess, um eine Echtzeit-Orchestrierung in großem Maßstab zu ermöglichen. Mit unternehmensgerechter Sicherheit und kontinuierlicher Innovation im Kern bietet Workato die vertrauenswürdige Grundlage für Organisationen, um mit Zuversicht zu automatisieren und KI im gesamten Unternehmen zu operationalisieren.

Warum uns beitreten?

Workato glaubt an die Förderung einer flexiblen, vertrauensbasierten Kultur, die es jedem ermöglicht, die volle Verantwortung für seine Rolle zu übernehmen. Wir sind von Innovation getrieben und suchen Teamplayer, die aktiv unser Unternehmen mitgestalten möchten. Gleichzeitig glauben wir an die Balance zwischen Produktivität und Selbstfürsorge. Deshalb bieten wir all unseren Mitarbeitern ein lebendiges und dynamisches Arbeitsumfeld sowie eine Vielzahl von Vorteilen, die sie sowohl im als auch außerhalb ihres Arbeitslebens genießen können. Wenn sich das gut anhört, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!

Verantwortlichkeiten

Wir suchen einen Staff AI Engineer, der eine Schlüsselrolle beim Aufbau des Kerns unserer KI-Plattform spielt. In dieser Position entwerfen und entwickeln Sie produktionsreife Systeme, die intelligente Automatisierung, agentische Workflows und großangelegte Abrufdienste unterstützen. Dies ist eine hoch technische, praktische Rolle, die enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Plattformteams erfordert, um fortschrittliche KI-Konzepte in zuverlässige, skalierbare und sichere Lösungen zu transformieren, die in unserem Unternehmensökosystem verwendet werden. Sie sind auch verantwortlich für:

• Entwurf, Aufbau und Wartung von KI-gestützten Diensten und APIs unter Verwendung von LLMs (OpenAI, Anthropic, Qwen, OSS-Modelle) und benutzerdefinierten ML-Modellen.
• Entwicklung eines unternehmensgerechten agentischen Rahmens, der Orchestrierung, Abruf und Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten ermöglicht.
• Implementierung und Optimierung von Wissensabrufsystemen und agentischen Suchfähigkeiten unter Verwendung von Vektordatenbanken wie Qdrant und ElasticSearch.
• Schreiben von gut strukturiertem, effizientem und testbarem Python-Code für Produktionsdienste, Experimente und interne Entwicklerwerkzeuge.
• Aufbau und Wartung gemeinsamer Python-Bibliotheken und SDKs, die in mehreren Anwendungen und Mikrodiensten verwendet werden.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zu Architektur, internen Protokollen und API-Standards, um Konsistenz und Zuverlässigkeit über die Plattform hinweg sicherzustellen.
• Entwicklung und Verbesserung von Monitoring-, Validierungs- und Beobachtungsfunktionen für produktionsreife KI-Lösungen.
• Steuerung des gesamten Softwareentwicklungszyklus - vom Design und der Implementierung bis hin zu Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung.
• Identifizierung und Behebung von Leistungsengpässen, Zuverlässigkeitsproblemen und Skalierungsherausforderungen in komplexen, datengestützten Umgebungen.
• Teilnahme an Code-Reviews und technischen Diskussionen, Mentoring anderer Ingenieure und Beitrag zu einer Kultur der Exzellenz.

Beispielprojekte

• Aufbau eines Evaluierungs- und Beobachtungsrahmens für die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Modellen.
• Entwicklung einer agentischen Orchestrierungsplattform, die die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten und -Werkzeugen ermöglicht.
• Implementierung von semantischem Abruf und agentischen Suchfähigkeiten über große Unternehmenswissensdatenbanken.
• Entwurf von KI-Diensten, die hochvolumige reale Daten in großem Maßstab verarbeiten und analysieren.

Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 5+ Jahre Erfahrung als Software Engineer mit starker Beherrschung von Python.
• Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Wartung produktionsreifer Systeme mit Python.
• Starkes Verständnis von verteilten Systemen, API-Design und datengestützten Architekturen.
• Erfahrung mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken (PostgreSQL, Elastic, Qdrant oder ähnlich).
• Vertrautheit mit dem Design von KI/ML-Systemen, einschließlich LLM-Integration und Evaluierungs-Pipelines.
• Kenntnisse in DevOps und Beobachtungspraktiken (CI/CD, Monitoring, Metriken und Modellvalidierung).

Bevorzugte Fähigkeiten

• Erfahrung mit mehreren LLM-Anbietern (OpenAI, Anthropic, Qwen, Open-Source-Modelle).
• Hintergrund in Entwicklerplattformen oder KI-Infrastrukturdiensten.
• Vertrautheit mit Vektordatenbanken, semantischem Abruf und Wissensgrapharchitekturen.
• Erfahrung in der Entwicklung von unternehmensweiten SaaS- oder verteilten Backend-Systemen.
• Beiträge zu Open-Source-Projekten in Python, KI oder Infrastrukturengineering.

Weiche Fähigkeiten / Persönliche Eigenschaften

• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Ideen klar an technische und nicht-technische Zielgruppen zu vermitteln.
• Kollaborativer und proaktiver Ansatz, komfortabel in der Zusammenarbeit über Teams hinweg in einem dynamischen Umfeld.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Innovation.
• Neugier und echtes Interesse an aufkommenden KI-Technologien und modernen Backend-Architekturen.