Applaudo Studios
Senior AI Engineer (LLMs & Agentic AI)
Mexiko
MexikoCiudad de México, Mexiko
PythonSQLAWS
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Stellenbeschreibung
Über Sie
Sie sind ein Senior AI Engineer mit Leidenschaft für die Entwicklung von produktionsreifen LLM-Anwendungen und agentischen KI-Systemen. Sie arbeiten gerne in kollaborativen Umgebungen, in denen Sie KI-Funktionen entwerfen, implementieren und optimieren, die Konversationserlebnisse und intelligente Arbeitsabläufe ermöglichen.
Sie lösen gerne komplexe KI-Herausforderungen, integrieren modernste LLM-Technologien und verbessern kontinuierlich Produktionssysteme durch Experimente, Evaluierung und Best Practices im Engineering. Sie sind es gewohnt, eigenständig Designentscheidungen für die Produktion in einem kleinen, wenig geführten Team zu treffen und diese Entscheidungen direkt gegenüber der technischen Führung zu verteidigen.
Zusätzliche Informationen
Hinweis: Diese Rolle wird als Dienstleistermodell angeboten und erfordert Verfügbarkeit zur Arbeit in der US Eastern Daylight Time (EDT).
Alle Ihre Informationen werden gemäß den EEO-Richtlinien vertraulich behandelt.
Qualifikationen
Sie bringen folgende Kompetenzen zu Applaudo mit
- Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Software Engineering, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet ist erwünscht, oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Starke Kenntnisse in Python und Best Practices im Software Engineering für produktionsreife Backend-Services (APIs, asynchrone I/O, Typ-/Schema-Validierung, Fehlerbehandlung und Tests).
- Starke SQL-Kenntnisse im Umgang mit Cloud Data Warehouses (Snowflake bevorzugt).
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von produktionsreifen LLM- und agentischen KI-Anwendungen.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von MCP-Servern in der Produktion (serverseitig, von anderen Benutzern oder Systemen genutzt), einschließlich Tool- und Ressourcendefinitionen, Kontextmanagement und mehrstufiger Orchestrierung.
- Verständnis von MCP-Transporten (stdio vs. Streamable HTTP) und Authentifizierungs-/Autorisierungsmustern für Remote-Server (OAuth/OIDC, bereichs- und ressourcenbezogener Zugriff).
- Erfahrung in der Integration von gehosteten LLM-APIs wie Anthropic und OpenAI in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung mit Prompt Engineering, Prompt-Versionierung, Fallback-Strategien und Kosten-/Latenzoptimierung, mit direkter Verantwortung für diese Aspekte in der Produktion.
- Erfahrung im Entwurf von Intent-Klassifizierungs- und Routing-Lösungen für natürliche Sprach-Anwendungen, die Benutzerabsichten in die richtigen API- und Datenquellenaufrufe auflösen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Konversations-KI-Lösungen oder Multi-API-Orchestrierungs-Workflows.
- Erfahrung in der Entwicklung von LLM-Evaluierungsmethoden und nachgewiesene Fähigkeit, in einer teilweise dokumentierten, Brownfield-Python-Codebasis Reverse Engineering zu betreiben und darin zu arbeiten.
- Starke Kollaborations-, Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, die eigene technische Arbeit in erster Person und mit Tiefgang unter anhaltender technischer Befragung zu erklären, wobei klar unterschieden wird, was Sie persönlich erstellt haben, wozu Sie beigetragen haben und was Sie nur beobachtet haben.
- Gute Englischkenntnisse (B2+) zur Live-Diskussion technischer Szenarien mit US-amerikanischen Stakeholdern.
Qualifikationen
- Erfahrung in der Entwicklung von produktionsreifen KI-Anwendungen mit Python und LLM-Technologien.
- Muss persönlich einen MCP-Server erstellt/entwickelt haben, der in der Produktion eingesetzt und von anderen Benutzern oder Systemen genutzt wird (nicht nur integriert, konsumiert oder als lokales Proof of Concept erstellt).
- Praktische Brownfield-Erfahrung, bei der wesentliche Features zu einer produktionsreifen Python-Codebasis hinzugefügt wurden.
- Erfahrung im Entwurf und der Bereitstellung von Konversations-KI- oder agentischen KI-Lösungen.
- Umfangreiche Erfahrung mit Prompt Engineering, LLM-Integrationen und Evaluierungsmethoden.
- Gute Englischkenntnisse (B2+)
Nice to Have
- Erfahrung mit der Bereitstellung, Feinabstimmung und Evaluierung von Open-Source-Modellen unter Verwendung von Hugging Face.
- Erfahrung mit GPU-Beschleunigung und Inferenzoptimierung.
- Erfahrung mit der Implementierung von MLOps-Praktiken, einschließlich CI/CD, Beobachtbarkeit und reproduzierbaren Pipelines.
- Erfahrung mit Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Angewandte NLP-Erfahrung.
- Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten für Endkunden.
- AWS-Erfahrung (Batch, ECS, Lambda, SQS).
Sie sind für folgende Verantwortlichkeiten zuständig
- Erstellung und Wartung von MCP-Servern, Tool- und Ressourcendefinitionen sowie Kontextmanagement-Funktionen.
- Entwurf und Implementierung von Workflows zur Intent-Evaluierung, -Klassifizierung und -Weiterleitung, einschließlich der Orchestrierung der Auflösung in die richtigen API- und Datenquellenaufrufe mit Aggregation über mehrere Quellen hinweg.
- Integration von Anthropic- und OpenAI-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Verwaltung von Prompt-Versionierung, Fallback-Strategien und LLM-Performance-Optimierung.
- Entwicklung und Pflege von Evaluierungs-Frameworks zur Validierung der Modellqualität und Produktionsleistung.
- Schreiben von SQL-Abfragen gegen Modell-Inputs und -Outputs zur Unterstützung von Evaluierung und Überwachung.
- Unterstützung des Backend-Verhaltens der Chat-/MCP-Schnittstelle.
- Arbeit innerhalb einer bestehenden, teilweise dokumentierten Codebasis, Nachverfolgung des Verhaltens und Durchführung sicherer, inkrementeller Änderungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren und KI-Spezialisten zur Lieferung produktionsreifer KI-Lösungen.
- Teilnahme an Architekturdiskussionen und Beitrag zum Design der KI-Plattform.
- Kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen durch Experimente, Optimierung und Best Practices im Engineering.
Über uns
We Are Engineered Different.
Bei Applaudo entwerfen, entwickeln und skalieren talentierte Mitarbeiter sinnvolle, KI-gestützte Lösungen, die echte Geschäftsauswirkungen erzielen. Als KI-native Organisation arbeiten wir übergreifend in Design, Entwicklung, Cloud, Daten und künstlicher Intelligenz zusammen, um Ideen in skalierbare Produkte zu verwandeln, die die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, Entscheidungen treffen und wachsen, revolutionieren.
Wir bauen eine Hochleistungskultur auf, die auf fünf Werten basiert: Empowering Excellence, Collaborative Teamwork, Unsolicited Respect, Consistent Transparency und Efficient Communication. Diese definieren, wie wir arbeiten, wie wir uns gegenseitig unterstützen und wie wir uns selbst zur Rechenschaft ziehen.
Applaudo ist ein Ort für Menschen, die schnell lernen, Verantwortung übernehmen und mit starken Teams zusammenarbeiten möchten, denen sie stolz angehören. Wenn Sie sich uns anschließen, werden Sie Teil einer Organisation, die sich bewusst weiterentwickelt, in moderne Arbeitsweisen investiert und die KI-native Transformation in großem Maßstab anführt.
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