Portugal
Volkswagen AG
Jobgether
AI Tooling Engineer
Portugal
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PythonReactSQLPostgreSQLAWSGCP
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI Tooling Engineer mit Sitz in Portugal.
Wie Jobgether funktioniert
Wir nutzen einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die weiteren Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!
Warum über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Auskunft, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Wir suchen einen AI Tooling Engineer für die Entwicklung und Skalierung einer internen agentenbasierten Plattform, die Unternehmenswissen, Daten und Tools in einer sicheren und zugänglichen Umgebung zusammenführt. In enger Zusammenarbeit mit einem Principal Engineer entwickeln Sie produktionsreife KI-Agenten und Integrationen, die Mitarbeitern und ihren KI-Assistenten den Zugriff auf benötigte Informationen erleichtern. Sie übernehmen die Verantwortung für den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von der Bedarfsanalyse und Lösungsgestaltung bis hin zu Deployment, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung. Unter Verwendung von Technologien wie Python, LangGraph, LLM APIs und dem Model Context Protocol (MCP) transformieren Sie Prototypen in zuverlässige Werkzeuge für das gesamte Unternehmen. Zudem etablieren Sie Evaluierungs-Frameworks, optimieren die KI-Leistung sowie die Kosten und stellen robuste Sicherheits- und Zugriffskontrollen sicher. Diese Remote-Position bietet die Chance, unternehmensweite KI-Fähigkeiten in einem global verteilten, technologieorientierten Team maßgeblich mitzugestalten.
Verantwortlichkeiten
- Sie unterstützen die Entwicklung und Wartung einer internen KI-Plattform und kombinieren dabei Agentenentwicklung, Systemintegration, Production Engineering und kontinuierliche Optimierung, um praktische Tools bereitzustellen, die die Arbeitsweise der Teams verbessern.
- Sie arbeiten mit dem Principal Engineer zusammen, um neue Plattformfunktionen zu konzipieren, zu entwickeln und bereitzustellen, wobei Sie die Verantwortung vom ersten Entwurf bis zum Release in die Produktion übernehmen.
- Sie integrieren interne Systeme und SaaS-Anwendungen durch die Anbindung von APIs und Datenquellen, definieren gemeinsame Datenmodelle und implementieren entsprechende Zugriffsberechtigungen.
- Sie erstellen KI-Agenten und unterstützende Tools, einschließlich MCP-Servern, die es Agenten im gesamten Unternehmen ermöglichen, mit internen Systemen zu interagieren und relevanten Kontext abzurufen.
- Sie entwerfen und verbessern Retrieval-Workflows, Tool-Calling, Embeddings, Prompts und Kontextmanagement, um präzise und nützliche KI-generierte Antworten zu liefern.
- Sie etablieren und pflegen Qualitätsstandards für KI durch Evaluierungsdatensätze, Benchmarks, Regressionstests, Tracing und Observability.
- Sie überwachen Leistungsindikatoren, einschließlich Kosten pro Antwort und Token-Verbrauch, und optimieren Modelle, Prompts und Workflows hinsichtlich Effizienz und Zuverlässigkeit.
- Sie beheben Produktionsprobleme, beziehen Benutzerfeedback ein und verbessern die Plattform kontinuierlich auf Basis der tatsächlichen Nutzung.
- Sie überführen Proofs of Concept in sichere, skalierbare Cloud-Anwendungen mit entsprechender Infrastruktur, Deployment-Prozessen sowie Identitäts- und Zugriffskontrollen.
- Sie nutzen KI-Coding-Agenten als zentralen Bestandteil des Entwicklungsworkflows und wahren gleichzeitig die Codequalität durch klare Spezifikationen, automatisierte Tests, Reviews und fundierte Engineering-Praktiken.
- Sie tragen zu unternehmensweiten KI-Tooling-Initiativen bei, einschließlich der Evaluierung und Standardisierung interner KI-Tools, der Nachverfolgung von Nutzung und Kosten sowie der Definition von Standards für KI-generierte Anwendungen.
- Sie unterstützen andere Teams bei der Einführung und Nutzung der Plattform und helfen ihnen dabei, effektive KI-gestützte Workflows und interne Anwendungen zu entwickeln.
- Sie stehen im Austausch mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern im gesamten Unternehmen, um deren Bedürfnisse zu verstehen, Verbesserungen zu priorisieren und Lösungen klar zu kommunizieren.
Anforderungen
Der ideale Kandidat ist ein praxisorientierter Software Engineer mit praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Agenten in der Produktion, einem fundierten Verständnis moderner KI-Entwicklungs-Frameworks und der Fähigkeit, sichere und zuverlässige interne Tools zu entwickeln.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Produktionssoftware, primär unter Verwendung von Python und relationalen Datenbanken.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von mindestens einem KI-Agenten in der Produktion mit LangGraph, der von echten Benutzern verwendet wird.
- Praktische Expertise in der Agentenentwicklung, einschließlich Tool-Calling, Retrieval und Embeddings, Prompt Engineering und Kontextdesign.
- Praktische Erfahrung mit LLM APIs großer Anbieter, einschließlich Token-Management und Kostenoptimierung.
- Erfahrung in der Arbeit mit MCP oder vergleichbaren Tool-Protokollen, sowohl als Server als auch als Client.
- Fundiertes Verständnis von KI-Evaluierungsmethoden, einschließlich Testdatensätzen, LLM-as-judge-Ansätzen, Regressionstests und Leistungsüberwachung.
- Vertrautheit mit Tracing- und Observability-Tools wie Langfuse oder gleichwertigen Lösungen.
- Erfahrung in der Integration von APIs und Datenquellen, einschließlich SaaS-Anwendungen, SQL-Datenbanken und Data Warehouses.
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur auf der Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder beidem, einschließlich Containern, verwalteten Datenbanken, Identitäts- und Zugriffsmanagement sowie CI/CD-Pipelines.
- Tägliche Nutzung von KI-Coding-Agenten mit der Fähigkeit, deren Ergebnisse zu validieren und hohe Standards der Softwarequalität aufrechtzuerhalten.
- Starkes Verständnis von Sicherheitsprinzipien, Identitätsmanagement, Berechtigungen und Least-Privilege-Zugriffskontrollen.
- Erfahrung mit Versionskontrolle und kollaborativen Entwicklungstools wie GitHub oder Bitbucket.
- Exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl für technisches als auch für nicht-technisches Publikum klar zu kommunizieren.
Gewünschte Fähigkeiten
- Vertrautheit mit Web-Datenextraktion, Web Scraping oder verwandten Technologien.
- Erfahrung mit Django und PostgreSQL, einschließlich Vektorsuche mittels pgvector.
- Frontend-Entwicklungsfähigkeiten, die ausreichen, um Chat-Interfaces unter Verwendung von React oder Next.js zu erstellen und zu warten.
- Erfahrung in der Entwicklung interner Tools, die bei Kollegen auf Akzeptanz stoßen.
- Vertrautheit mit semantischen Layern, Knowledge Graphs oder strukturierten Repräsentationen von Organisationswissen.
- Erfahrung in der Implementierung von Agentengedächtnis, Multi-Agenten-Architekturen oder fortgeschrittener Agenten-Orchestrierung.
- Vorerfahrung in der Arbeit mit remote verteilten, globalen Teams.
Vorteile
- Vollständige Remote-Arbeit, die Flexibilität bei Ihrem Arbeitsort bietet.
- Gelegenheit, einem selbstmotivierten, fortschrittlichen und multikulturellen Team beizutreten.
- Praktische Erfahrung mit modernsten KI-Technologien, Open-Source-Frameworks und modernen Softwareentwicklungstools.
- Gelegenheit, KI-Tools, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden, mitzugestalten und weiterzuentwickeln.
- End-to-End-Verantwortung für bedeutende Engineering-Projekte, vom ersten Entwurf bis zum produktiven Deployment und der laufenden Optimierung.
- Kollaboratives Umfeld mit Fokus auf Innovation, Autonomie und kontinuierliche Verbesserung.
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