PwC
Acceleration Center - Agentic AI & DevOps Engineer - Senior Associate
Mexiko
MexikoMonterrey, Mexiko · Querétaro, Mexiko · Guadalajara, Mexiko · Ciudad de México, Mexiko
TypeScriptPythonSQLKubernetesGo
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Über die Stelle
Branche/Sektor Nicht anwendbar
Spezialisierung Daten, Analytik & KI
Management Level Senior Associate
Reiseanforderungen Bis zu 20%
Enddatum der Stellenausschreibung Oktober 27, 2026
Stellenbeschreibung & Zusammenfassung
Die Gelegenheit
Treten Sie unserem Acceleration Center Mexiko bei und gestalten Sie die Zukunft des Geschäfts für unser vielfältiges Kundenportfolio über verschiedene Regionen und Gerichtsbarkeiten hinweg mit. Sie arbeiten im Herzen globaler Teams in den Bereichen Advisory, Assurance, Tax und Business Services – und lösen durch vernetzte Zusammenarbeit reale Herausforderungen für unsere Kunden. Wir helfen Ihnen, Ihre Fähigkeiten auszubauen, damit Sie weiter kommen. Mit praktischem Lernen, modernsten Werkzeugen und einer integrativen Kultur ist dies Ihre Chance, inspirierende Arbeit zu leisten, die jeden Tag etwas bewirkt.
Als Acceleration Center - Agentic AI Engineer - Senior Associate spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die fundierte Entscheidungen ermöglichen und das Geschäftswachstum vorantreiben. Innerhalb unserer Internal Firm Services Praxis nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Geschäftsprobleme durch Agentensysteme, RAG, LLMs zu lösen und gleichzeitig die Skalierbarkeit der Lösung und die korrekte Implementierung sicherzustellen.
Als Senior Associate konzentrieren Sie sich auf den Aufbau aussagekräftiger Kundenbeziehungen und lernen, wie Sie andere managen und inspirieren. Sie werden zunehmend komplexe Situationen meistern, Ihre persönliche Marke ausbauen und Ihre technischen Fähigkeiten vertiefen. Von Ihnen wird erwartet, dass Sie die Bedürfnisse Ihrer Teams und Kunden antizipieren und qualitativ hochwertige Arbeit leisten, während Sie zunehmende Unsicherheiten annehmen. Diese Rolle erfordert, dass Sie effektiv auf unterschiedliche Perspektiven reagieren, eine breite Palette von Werkzeugen und Methoden nutzen, um neue Ideen zu generieren, und professionelle und technische Standards einhalten.
In dieser Rolle im PwC Acceleration Center Mexiko werden Sie ein System ausliefern. Diese Position verantwortet die Modellschicht End-to-End: Prompt- und Skill-Design, Evals, Sicherheit und das MLOps, das sie in der Produktion kostengünstig, schnell, nachverfolgbar und reproduzierbar hält.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen und Bereitstellen von LLM-gestützten Automatisierungen im großen Maßstab – Agenten, Skills, Pipelines – vom Prototyp bis zur Produktion
- Erstellen von Evaluierungs-Frameworks: Offline-Benchmarks, adversariales Red-Teaming, Regressionstests und Produktions-Feedbackschleifen, die Drift erkennen, bevor es die Benutzer tun
- End-to-End-Verantwortung für Beobachtbarkeit: verteilte Traces, Latenzhistogramme, Kostenattribution, Token-Durchsatz, Fehlerradien und Dashboards, die Signal über Rauschen legen
- Definieren und Durchsetzen von SLOs für modellgestützte Dienste; Verantwortung für den Alerting-Stack und Incident-Response-Playbooks
- Debuggen von Produktionsfehlern über den gesamten full stack – von Kubernetes-Pod-Neustarts über Modellhalluzinationen bis hin zu Prompt-Injection – und Schreiben von Postmortems, die eine Wiederholung tatsächlich verhindern
- KI-natives Arbeiten: Tägliche Nutzung von KI-Tools wie Claude Code, Codex, GitHub Copilot, Cursor und ähnlichen Werkzeugen als tägliche Infrastruktur, nicht als Neuheit – und die Ergebnisse nach demselben Standard wie handgeschriebenen Code bewerten
- Instrumentieren und Überwachen des LLM-Verhaltens in der Produktion: Token-Nutzung, Antwortqualität, Fehlermodi, Latenz-SLAs. Architekturen für CI/CD für Modell- und Prompt-Änderungen: Versionierung, automatisierte Eval-Gates, Rollback-Strategien
Was Sie mitbringen müssen
- Mindestens ein Bachelor-Abschluss
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung
- Mündliche und schriftliche Englischkenntnisse erforderlich
Was Sie auszeichnet
- Kernentwicklung: Python-Kenntnisse, FastAPI, asynchrone Muster, Pydantic, Typescript, SQL/Redis für State und Caching, K8s + Azure DevOps CI/CD
- ML/LLM-Tiefe: Starke Grundlagen (Transformer, Finetuning, RAG, Agenten-Frameworks); praktische Erfahrung mit Claude/OpenAI SDKs/Langchain/Langgraph/Langfuse; Erstellung von Evaluierungen: Prompt-Tests, LLM-as-a-judge-Pipelines, Integration von menschlichem Feedback.
- MLOps/SRE: Auslieferung von LLM-gestützten Automatisierungen an die Produktion mit echten SLAs und echten Benutzern, reproduzierbare Experimente (getrackt, versioniert, prüfbar), SLO-Definition, Fehlerverfolgung, Alerting-Design, Überwachungspipelines für Modellverschlechterung, Prompt-Drift und Kostenanomalien.
- KI-native Flüssigkeit: Tägliche Nutzung von KI-Codierungsassistenten (Claude Code, Codex, Copilot, Cursor), Verständnis von Modellbeschränkungen, Fehlermodi und wann man der Ausgabe misstrauen sollte, Fähigkeit, Prompts und Agenteninstruktionen rigoros zu schreiben, hat Meinungen zu Eval-Design, Kontextmanagement und Tool-Use-Mustern.
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