Portugal
ambi.
ambi.
AI Platform Engineer
Portugal
Lisbon, Portugal
TypeScriptPythonGCPDockerTerraform
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DIE ROLLE
Entwickle die Plattform, die KI-Agenten in zuverlässige Produktionssysteme verwandelt.
Du übernimmst die Verantwortung für die KI-Plattformschicht, die es Agenten ermöglicht, komplexe End-to-End-Aufgaben für Unternehmenskunden zu erledigen. Dein Aufgabenbereich umfasst Agentenlaufzeit, Kontextmanagement, Tool-Ausführung und Orchestrierung, Evaluierungspipelines, systemweites Prompting und Beobachtbarkeit.
Dies ist eine praxisorientierte Rolle im Bereich angewandte KI-Entwicklung. Du wirst Systeme entwickeln und betreiben, die von LLMs, Retrieval und Agentenorchestrierung angetrieben werden, mit direkter Verantwortung für deren Zuverlässigkeit, Qualität, Latenz und Kosten.
Du wirst auch mitgestalten, wie Modelle auf der gesamten Plattform eingesetzt werden: Auswahl des richtigen Modells für jede Aufgabe, Weiterleitung von Arbeiten an kostengünstigere Modelle, wo dies angebracht ist, und Bereitstellung selbst gehosteter Open-Source-Modelle auf dedizierten GPUs.
Du übernimmst die Verantwortung für das Sandbox-Verhalten und die Logik der Agentenlaufzeit und arbeitest eng mit SRE zusammen, die für die Sandbox-Infrastruktur und -Kapazität zuständig sind.
Da sich die Produktorganisation in mehrere Initiativen ausdehnt, arbeitest du mit Initiative-Leads, Ingenieuren, Design-Ingenieuren und KI-fokussierten Ingenieuren zusammen, um Plattformfunktionen in messbare Kundenauswirkungen umzuwandeln.
WAS DU TUN WIRST
- Entwickle und erweitere die Agentenlaufzeit. Entwickle die Kontextmanagement-, Tool-Ausführungs- und Orchestrierungsfunktionen, die Agenten benötigen, um in der Produktion zuverlässig zu arbeiten.
- Mache Qualität messbar. Erstelle Evaluierungspipelines und -systeme, die Fehlermodi aufzeigen, Regressionen erkennen und sichere Releases unterstützen.
- Verbessere Zuverlässigkeit und Leistung. Diagnostiziere Fehler über Modellverhalten, Retrieval- und Datenpipelines, Tool-Aufrufe und Infrastruktur hinweg.
- Optimiere Modelleinsatz und Kosten. Bewerte Kompromisse zwischen Fähigkeit, Latenz und Kosten zwischen gehosteten und selbst gehosteten Modellen.
- Mache das Verhalten von Agenten beobachtbar. Entwickle Tracing- und Diagnosewerkzeuge, die dem Team helfen zu verstehen, was Agenten getan haben, warum sie fehlgeschlagen sind und wie sie verbessert werden können.
- Übernimm die End-to-End-Lieferung. Nimm mehrdeutige Probleme von Design über Implementierung, Evaluierung, Bereitstellung, Überwachung und Iteration an.
WAS DU MITBRINGST
Wir suchen nach praktischer Erfahrung und nachweisbaren Erfolgen in den folgenden Bereichen:
- Produktions-KI-Systeme. Du hast LLM-basierte Systeme über Prototypen oder Forschung hinaus ausgeliefert und betrieben, mit praktischer Erfahrung in Prompting, Kontextmanagement, Tool-Nutzung oder Agentenorchestrierung.
- End-to-End-Verantwortung. Du hast mehrdeutige KI-Probleme in Produktionsfunktionen mit messbaren Ergebnissen umgewandelt und bist auch nach dem Launch dafür verantwortlich geblieben.
- Design von KI-Systemen. Du entwirfst für nicht-deterministische Ausgaben, Kontextgrenzen und unzuverlässige Tool-Aufrufe und behandelst Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz als Kernanforderungen.
- Design von Evaluierungen. Du kannst aussagekräftige Testdatensätze erstellen, Fehlerklassifizierungen definieren und Evaluierungen entwickeln, die Qualitätsprobleme und Regressionen aufdecken.
- Strukturiertes Debugging. Du untersuchst Probleme durch klare Hypothesen und verfolgst Fehler über Systemgrenzen hinweg, um Ursachen zu identifizieren.
- Technisches Urteilsvermögen. Du triffst fundierte Build-versus-Integrate-Entscheidungen mit unvollständigen Informationen und passt dich an, wenn sich Modelle, Anbieter und Werkzeuge weiterentwickeln.
NÜTZLICHE ZUSÄTZLICHE ERFAHRUNG
- Design und Betrieb von verteilten Systemen mit hohem Durchsatz und komplexen Fehlermodi.
- Absicherung von KI-Systemen gegen Risiken wie Prompt Injection, unsichere Ausgabebehandlung und kompromittierte Abhängigkeiten.
- Beitrag zu Open-Source-KI-Tools oder -Infrastruktur.
ROLLEN-SCHWERPUNKT
Diese Rolle konzentriert sich auf die Systeme, die KI-Agenten antreiben. Sie beinhaltet weder das Training von Modellen noch die Durchführung von ML-Forschung. Der primäre Fokus liegt auf Plattform-Engineering und nicht auf benutzerorientierten Funktionen oder UI-Entwicklung.
TECHNOLOGIE-STACK
- Sprachen: TypeScript und Python
- Cloud: GCP — Cloud Run, GKE und GCS
- Infrastruktur: Terraform und Docker
- Beobachtbarkeit: Datadog
- Daten: Postgres und Redis
- KI: Anthropic-Modelle und -Tools, neben selbst gehosteten Open-Source-Modellen
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