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Über die Stelle
Wir suchen einen Full Stack Automation Engineer, der an der Schnittstelle von KI und Produktionssystemen arbeitet. Sie werden KI-gestützte Infrastruktur über den full stack aufbauen, optimieren und skalieren – von LLM-Pipelines und RAG-Systemen bis hin zu Dashboards und Hintergrund-Workern. Dies ist eine Rolle mit hoher Eigenverantwortung. Sie erhalten keine Tickets zugewiesen. Sie erhalten Probleme und das Vertrauen, diese zu lösen.
WAS SIE BAUEN & SKALIEREN WERDEN
KI-Kommunikationspipelines
- Klassifizieren Sie eingehende Nachrichten nach Kategorie, Absicht, Dringlichkeit und Tonfall
- Generieren Sie kontextbezogene Antworten mithilfe von Anreicherungsdaten
- Implementieren und optimieren Sie menschliche Genehmigungsgateways
KI-gestützte Sales Intelligence
- Wandeln Sie rohe Anreicherungsdaten in strukturierte Pre-Call-Briefings um
- Generieren Sie Hintergründe, Schmerzpunkte, Gesprächspunkte und Rapport-Aufhänger
RAG-System
- Pflegen und verbessern Sie die Vektordatenbank mit Embeddings
- Implementieren Sie Markdown-fähige Chunking-Strategien
- Erstellen Sie asynchrone Ingestions-Worker und semantische Such-APIs
Trend Intelligence Engine
- Verarbeiten Sie RSS-Feeds, soziale Medien, Videoplattformen und Suchtrends
- Generieren Sie Berichte, Prognosen und Inhaltsentwürfe
- Laufen Sie autonom auf geplanten Jobs
Content Quality Pipeline
- Erweitern Sie das Multi-Agenten-System (Gliederung → Prüfung → Generierung)
- Pflegen Sie binäre Qualitäts-Gates (BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN mit Zitaten)
- Unterstützen Sie mehrere Inhaltsformate in der gesamten Pipeline
Automatisierte Lead-Qualifizierung
- Reichern Sie Leads mit Produktdaten und Markteinblicken an
- Erstellen Sie KI-Scoring- und Qualifizierungsgradsysteme
- Generieren Sie automatisierte Prüfberichte
KI-Executive-Assistent
- Erstellen und pflegen Sie Slack-integrierte Operationen
- Automatisieren Sie Terminplanungs-Workflows
- Triage und autonome Beantwortung von E-Mails
- Erstellen und verbessern Sie KI-Pipelines für Kundenleistungseinblicke
- Verbessern Sie die RAG-Retrieval-Qualität (Re-Ranking, Chunking, Hybrid-Suche)
- Fügen Sie Tool-Nutzung / Funktionsaufrufe für Echtzeitdaten in LLM-Pipelines hinzu
- Debuggen Sie Klassifizierungsfehler und verbessern Sie die Modellgenauigkeit
- Optimieren Sie LLM-Kosten, Latenz und Leistung
- Erstellen Sie Dashboards für KI-Metriken und Nutzungsüberwachung
- Fügen Sie Observability und Tracing zu KI-Pipelines hinzu
- Erweitern Sie Content-Qualitätssysteme auf neue Formate und Anwendungsfälle
Erforderlich
- Produktions-LLM-Erfahrung – Claude oder OpenAI in realen, Live-Systemen eingesetzt
- RAG-Systemerfahrung – Embeddings, Retrieval, Chunking und Kontextverarbeitung
- 3+ Jahre TypeScript / Node.js
- 2-3 Jahre Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Produktionssystemen, die backend-Services, KI-Pipelines und frontend-Dashboards umfassen
- Bachelor-Abschluss in Informatik
- Starke React-Kenntnisse (Komponentenarchitektur, Zustandsverwaltung, Leistung)
- PostgreSQL – Abfragen, Migrationen, Indizierung, Abfrageoptimierung
- API-Integrationen – REST, OAuth, Webhooks
- Linux Servererfahrung – SSH, Protokollanalyse, Debugging, Deployments
- AWS Lambda, Terraform und Docker Erfahrung
- Verfügbar während der Geschäftszeiten der Eastern Time Zone
Starke Pluspunkte
- Multi-Agenten LLM-Systeme und Orchestrierung
- Anthropic Claude Expertise (Prompt Engineering, Tool-Nutzung, System-Prompts)
- Vektorsuche und Embeddings (pgvector, Pinecone oder ähnlich)
- Slack API und Bot-Entwicklung
- Ad-Plattform APIs (Meta, Google, LinkedIn)
- LLM Observability – Kostenverfolgung, Tracing, Monitoring
- KI-gestützte Entwicklertools (Cursor, Claude Code, etc.)
WAS WIR BIETEN
- Eine Rolle mit hoher Wirkung und echter Verantwortung für Systeme, die wichtig sind
- Vollzeit-Remote-Stelle
- Arbeiten Sie direkt an einer der fortschrittlichsten KI-nativen Business-Plattformen im Amazon-Bereich
- Ein Team, das schnell agiert, groß denkt und einen hohen Anspruch hat
- PTO nach erfolgreich abgeschlossener Probezeit
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