Agentic AI Engineer

Wir entwickeln KI-Agenten, die in Unternehmensumgebungen tatsächlich funktionieren – keine Prototypen, keine Demos. Wir brauchen Ingenieure, die den gesamten Agenten-Stack beherrschen: ein produktionsreifes frontend, ein robustes backend, eine ordnungsgemäß gesicherte API und Identitätsschicht, eine skalierbare Speicherarchitektur und LLM-Integrationen, die modellunabhängig und langlebig sind.

Sie werden in Kundenprojekten als leitender technischer Architekt und Entwickler von Agenten-Systemen eingesetzt, die in AWS, OCI und Azure laufen. Sie arbeiten direkt mit den Stakeholdern des Kunden zusammen, übersetzen komplexe Anforderungen in funktionierende Systeme und hinterlassen eine Infrastruktur, die der Kunde betreiben und erweitern kann. Sie helfen auch dabei, unseren Lieferansatz zu Trilagen zu produktisieren, während wir die Praxis skalieren.

Full-stack Agentenentwicklung

Sie entwerfen und entwickeln die gesamte Anwendung – nicht nur die KI-Schicht. Das bedeutet ein React oder Next.js frontend mit Streaming, Echtzeit-Agenten-UX; ein Python oder Node.js backend, das die Agentenlogik orchestriert, den Zustand verwaltet und saubere APIs bereitstellt; und containerisierte, Cloud-bereitgestellte Dienste, die Betriebsteams tatsächlich ausführen können. Sie verantworten das Repository, die CI/CD-Pipeline, die Bereitstellung und das Runbook.

Multi-Cloud-Bereitstellung

Produktions-Agentensysteme auf allen drei großen Clouds: AWS (Lambda, ECS/Fargate, Bedrock, API Gateway), Oracle OCI (OKE, Functions, AI Services) und Azure (AKS, Azure OpenAI Service, Azure Functions). Sie verstehen die Kompromisse zwischen den Plattformen und können Kunden beraten, wo sie was ausführen sollen und warum.

LLM-Integration und Modellstrategie

Sie verfügen über tiefgreifende praktische Erfahrung mit den führenden LLM-Anbietern und deren APIs – Anthropic Claude (Messages API, Tool-Nutzung, Streaming, Kontextmanagement), OpenAI (GPT-4o, Assistants API, Function Calling) und Google Gemini (Gemini Pro/Flash, Vertex AI). Sie entwerfen modellunabhängige Integrationsschichten, damit Kunden nicht gebunden sind, und Sie wissen, wie Sie Modelle für bestimmte Agentenaufgaben auswählen, austauschen und benchmarken.

Agentenarchitektur

Sie verstehen, wie Systeme entworfen werden, die echte mehrstufige Arbeit leisten: Tool-Nutzungs- und Function-Calling-Muster, ReAct- und Plan-and-Execute-Schleifen, Agenten-zu-Agenten-Orchestrierung und Übergaben, Human-in-the-Loop-Checkpoints, Wiederholungs- und Fehlerbehebungsstrategien sowie Kosten-/Latenzoptimierung über langlaufende Agenten-Workflows hinweg. Frameworks wie LangGraph, CrewAI, AutoGen und das Model Context Protocol (MCP) sind Werkzeuge in Ihrem Werkzeugkasten, nicht die Obergrenze Ihres Wissens.

Speicher- und Kontextschicht

Sie haben Speicherarchitekturen für Produktionsagenten entworfen und implementiert: kurzfristiger Konversationskontext, langfristiger persistenter Speicher, RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken (Pinecone, pgvector, OpenSearch, Weaviate), semantische Suche und hybride Abrufstrategien. Sie wissen, wann Sie welche verwenden und wie Sie sie bei Bedarf performant halten.

Sicherheits- und Identitätsschicht

Dies ist für unseren Kundenstamm nicht verhandelbar. Sie bauen die Sicherheitsumgebung um jedes Agentensystem, das Sie ausliefern: OAuth 2.0 / OIDC-Authentifizierungsflüsse, API-Schlüssel-Lebenszyklusmanagement, rollenbasierte Zugriffskontrolle, die innerhalb von Agenten-Workflows durchgesetzt wird, Geheimnisverwaltung (AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, OCI Vault), Audit-Protokollierung für Agentenaktionen, Schutz vor Prompt Injection und Datenresidenzkontrollen. Vertrautheit mit Okta oder SailPoint ISC ist ein direkter Vorteil bei unseren Projekten.

Wenn Sie bisher nur Agenten entwickelt haben, die auf Ihrem Laptop laufen, ist dies nicht die richtige Stelle. Wenn Sie Agenten-Systeme in produktive Cloud-Umgebungen ausgeliefert haben und genau wissen, was fehlschlägt und warum – dann wollen wir mit Ihnen sprechen.

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