Vereinigtes Königreich
Eque2
JPMorgan Chase & Co.
Lead Software Engineer - LLM Suite Engineering - VP
Vereinigtes Königreich
London, England, Vereinigtes Königreich
PythonAWS
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Über die Stelle
Sie werden hands-on technische Entwicklungsarbeiten leiten, um die agentenbasierten und GenAI-Funktionen zu erstellen und zu verbessern, die die LLM Suite-Plattform antreiben. Diese Rolle bietet eine Mischung aus tiefgreifender technischer Problemlösung, Architekturverantwortung und Zusammenarbeit mit talentierten Entwicklern. Wenn Sie gerne Unklarheit in zuverlässige Produktionssysteme verwandeln, werden Sie sich hier wohlfühlen. Treten Sie einem Team bei, das Handwerk, Sicherheit und Lernen schätzt.
Als Lead Software Engineer - LLM Suite Engineering bei JPMorganChase entwerfen und liefern Sie produktionsreife KI/ML- und agentenbasierte Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren. Sie verantworten die technische Ausrichtung über Architektur, Implementierung und operative Stabilität hinweg, mit einem starken Fokus auf sichere, qualitativ hochwertige Software. Sie arbeiten mit Kollegen aus dem gesamten Engineering zusammen, um Muster zu identifizieren und Standards, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern. Sie helfen bei der Weiterentwicklung der Plattform unter Verwendung moderner Public-Cloud-Dienste und agentenbasierter Frameworks. Sie tragen durch Communities of Practice und Veranstaltungen zu neuen Technologien zu einer kollaborativen Kultur bei. Sie werden aufkommende Muster wie Agent-zu-Agent-Kommunikation, Model-Context-Protokolle und agentenbasierte Orchestrierung erforschen und operationalisieren, um frühe Konzepte in skalierbare, produktionsreife Fähigkeiten umzuwandeln.
Über das Team
Das LLM Suite Engineering Team entwickelt und betreibt die unternehmensweite generative KI-Plattform von JPMorganChase und ermöglicht es Teams im gesamten Unternehmen, KI-gestützte Lösungen sicher und effizient zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren. Das Team liefert Kernplattformfunktionen wie wiederverwendbare Assistenten und Workflow-Automatisierung, sichere Verbindungen zu Unternehmenswissen und strukturierten Datenquellen sowie Modellintegrationen, die durch kontinuierliches Qualitäts-Benchmarking unterstützt werden. Seine Arbeit ist stark funktionsübergreifend und arbeitet mit Produkt-, Engineering- und Kontrollfunktionen zusammen, um Sicherheit, Datenschutz, Zugriffskontrollen sowie Risiko- und Compliance-Anforderungen von vornherein in die Plattform zu integrieren und gleichzeitig kontinuierlich neue Funktionen bereitzustellen, die Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Geschäftswirkung im globalen Maßstab verbessern.
Aufgaben
- Entwerfen, entwickeln und beheben Sie Softwarelösungen mit kreativen Ansätzen zur Lösung komplexer technischer Herausforderungen
- Schreiben Sie sicheren, qualitativ hochwertigen Produktionscode und pflegen Sie Algorithmen, die sich in bestehende Systeme integrieren
- Erstellen Sie Architektur- und Designartefakte für komplexe Anwendungen und stellen Sie sicher, dass Designbeschränkungen bei der Lieferung eingehalten werden
- Erstellen Sie KI/ML-Lösungen und agentenbasierte Systeme für die LLM Suite-Plattform unter Verwendung von Public-Cloud-Architektur (Azure, AWS) und modernen agentenbasierten Frameworks
- Implementieren Sie GenAI-Dienste, die Azure OpenAI-Modelle und AWS Bedrock nutzen
- Identifizieren Sie proaktiv versteckte Probleme und Muster in Daten, um Codierungsstandards und Systemarchitekturen zu verbessern
- Nehmen Sie an Software-Engineering-Communities of Practice und Veranstaltungen zu neuen Technologien teil
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Abschluss in Informatik oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Praktische Erfahrung mit Systemdesign, Anwendungsentwicklung, Tests und operativer Stabilität
- Kenntnisse in Python (FastAPI)
- Erfahrung im Aufbau von Microservices und APIs
- Erfahrung mit elastischer Rechenleistung, NoSQL-Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen
- Starkes Verständnis des Softwareentwicklungslebenszyklus
- Solide Kenntnisse in CI/CD, Anwendungsresilienz und Sicherheit
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Erfahrung in der Implementierung von GenAI-Diensten unter Nutzung von Azure OpenAI-Modellen und AWS Bedrock
- Kenntnisse im Umgang mit großen Sprachmodellen und im Aufbau von Agenten mit LangGraph
- Erfahrung in der Entwicklung, Fehlersuche und Wartung von Code in einer großen Unternehmensumgebung unter Verwendung moderner Programmier- und Datenbankabfragesprachen
- Erfahrung mit Containerisierung
- Kenntnisse von Agent-zu-Agent (A2A)-Kommunikationskonzepten
- Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP)
- Erfahrung mit agentenbasierten Orchestratoren, persönlichen KI-Assistenten oder der Entwicklung von KI-Fähigkeiten
#LLMSuiteEngineering_jobs
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