Vereinigte Staaten
Temple Health
CNA Insurance
Principal AI Engineer
Vereinigte Staaten
Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten
AWSGCPKubernetesGoTerraform
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Über die Stelle
Sie haben eine klare Vorstellung davon, wohin sich Ihre Karriere entwickeln kann. Und wir haben die Führung, um Ihnen dabei zu helfen. Bei CNA bemühen wir uns, eine Kultur zu schaffen, in der die Menschen wissen, dass sie wichtig sind und Teil von etwas Bedeutendem sind, und sicherstellen, dass die Fähigkeiten aller Mitarbeiter ihr volles Potenzial entfalten können.
Individueller Beitrag, der die höchste technische Führungsebene für das Design, die Entwicklung und die Skalierung der KI-nativen agentenbasierten Engineering-Plattform von CNA bietet. Diese Rolle operiert an der Schnittstelle von KI-Systemtechnik, Entwicklererfahrung und Softwarebereitstellung – und baut die grundlegenden Plattformfähigkeiten auf, die es der breiten Engineering-Organisation ermöglichen, qualitativ hochwertige, sichere KI-native Systeme mit der Geschwindigkeit von KI zu entwickeln, auszuliefern und auszuführen. Der Schwerpunkt liegt auf dem Design und der Bereitstellung von agentenbasierten Arbeitsabläufen, KI-gestützten CI/CD-Pipelines, wiederverwendbaren Fähigkeiten und Agenten-Frameworks sowie Qualitäts-/Sicherheits-Guardrails, die eine KI-beschleunigte Bereitstellung im gesamten Unternehmen sicher und skalierbar machen.
STELLENBESCHREIBUNG
Wesentliche Aufgaben & Verantwortlichkeiten
Führt eine Kombination von Aufgaben gemäß den Abteilungsrichtlinien aus:
- Agiert als einer der leitenden Ingenieure für die KI-native Engineering-Plattform von CNA, entwirft das End-to-End-System, das agentenbasierte Coding-Workflows, Marktplätze für Fähigkeiten und Agenten, KI-gestützte CI/CD-Pipelines, automatisierte Qualitäts-Gates und schnelle Umgebungsbereitstellung umfasst. Leitet die Integration von KI-Tools (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) in den Softwarebereitstellungslebenszyklus und stellt sicher, dass diese Fähigkeiten zu einer kohärenten, gesteuerten Plattform zusammengefügt werden.
- Entwirft und baut die agentenbasierte Infrastrukturschicht – einschließlich Multi-Agenten-Orchestrierungsmuster, Sub-Agenten-Frameworks, Standards für die Erstellung von Fähigkeiten und Best Practices für das Kontext-Engineering –, die es den Engineering-Teams ermöglicht, mit KI-nativer Geschwindigkeit zu arbeiten, ohne die architektonische Integrität oder die Sicherheitslage zu beeinträchtigen.
- Bietet fachkundige technische Beratung für die Engineering-Leitung, Portfolio-Teams und die Architektur, wie KI-native Entwicklungspraktiken übernommen, die Qualität von KI-generiertem Code bewertet und agentenbasierte Tools in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden können. Berät über Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Qualität, Anforderungen an den menschlichen Eingriff (Human-in-the-Loop) und angemessene Autonomiegrade von KI für verschiedene Risikoprofile (z. B. Sox-klassifizierte Systeme vs. schnelle Prototypenentwicklung).
- Leitet die technische Strategie und Implementierung für die Metrik-Plattform des Engineerings. Berät sich mit leitenden technischen Stakeholdern, um Einblicke für datengesteuerte Entscheidungen zu liefern.
- Agiert als leitende technische Ressource und betreut Ingenieure im gesamten Unternehmen in KI-nativen Engineering-Praktiken – einschließlich agentenbasierter Coding-Muster, Kontext-Engineering, Prompt-to-Code-Workflows und KI-gestützter Tests –, um das Fähigkeitsniveau anzuheben, damit Teams ohne fortlaufende Coaching-Abhängigkeit eigenständig arbeiten können.
- Recherchiert, bewertet und empfiehlt KI-Engineering-Tools, Frameworks und Infrastrukturen (z. B. Evaluierungsplattformen, Agenten-Orchestrierungssysteme, Automatisierung der Umgebungsbereitstellung), die mit der strategischen Ausrichtung von CNA übereinstimmen. Leitet die Build-vs-Buy-Analyse für Plattformfähigkeiten wie CI/CD-Tools, Sandbox-Bereitstellung und LLM-Evaluierungsinfrastruktur.
- Arbeitet eng mit den Teams Architektur, Sicherheit, Cloud Engineering und Daten zusammen, um sicherzustellen, dass die KI-Engineering-Plattform mit der Unternehmensinfrastruktur (GCP/GKE, GitHub, JFrog Artifactory) integriert ist, regulatorische und Compliance-Anforderungen (KI-Modell-Tracking, Sox-Kontrollen) erfüllt und auf Hunderte von Ingenieuren und KI-Pod-Teams in allen Portfolios skaliert.
Kann zusätzliche Aufgaben nach Bedarf ausführen.
Berichtsbeziehung
Typischerweise Direktor oder höher
#LI-KJ1 #LI-HYBRID
In bestimmten Gerichtsbarkeiten ist CNA gesetzlich verpflichtet, eine angemessene Schätzung der Vergütung für diese Stelle anzugeben. In District of Columbia, Kalifornien, Colorado, Connecticut, Illinois, Maryland, Massachusetts, New York und Washington liegt die nationale Basisgehaltsspanne für diese Jobebene zwischen 97.000 $ und 189.000 $ pro Jahr.
Die Gehaltsbestimmung basiert auf verschiedenen Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, einschlägige Berufserfahrung, Fähigkeiten, Zertifizierungen und Standort.
CNA nutzt KI-gestützte Technologie während des Einstellungsprozesses. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Karriereseite cna.com/careers.
CNA ist bestrebt, qualifizierten Personen mit Behinderungen im Einstellungsprozess angemessene Vorkehrungen zu treffen. Um eine Vorkehrung zu beantragen, wenden Sie sich bitte an leaveadministration@cna.com [leaveadministration@cna.com]
Mindestanforderungen
Fähigkeiten, Kenntnisse & Fähigkeiten
- Expertenkenntnisse in KI-nativen Software-Engineering-Praktiken, einschließlich agentenbasierter Coding-Workflows (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot), Prompt- und Kontext-Engineering, Multi-Agenten-Orchestrierung, MCP-Protokoll und Mustern zur Erstellung von Fähigkeiten/Agenten.
- Tiefes Verständnis des modernen Softwarebereitstellungslebenszyklus mit spezifischer Expertise darin, wie KI jede Phase transformiert – von KI-gestützten Anforderungen und Design über agentengenerierte Codeerstellung, automatisierte Tests, KI-gestützte Codeüberprüfung bis hin zur kontinuierlichen Bereitstellung.
- Beherrscht die Erstellung und den Betrieb von CI/CD-Plattformen (GitHub Actions oder Äquivalent), Infrastructure-as-Code (Terraform), Container-Orchestrierung (GKE/Kubernetes) und Cloud-Plattformen (GCP), mit der Fähigkeit, Pipelines zu entwerfen, die Qualitäts- und Sicherheits-Gates erzwingen, ohne Engpässe in der Bereitstellung zu verursachen.
- Starke Kenntnisse im Bereich Application Security Engineering, einschließlich Supply-Chain-Sicherheit, Artefaktverwaltung und -kuratierung, statischer/dynamischer Analyse, Geheimnisverwaltung und der spezifischen Angriffsvektoren, die durch KI-generierten Code eingeführt werden (Dependency-Halluzination, Modelldrift, Prompt-Injection).
- Nachgewiesene Fähigkeit, Entwicklerplattformen und -tools zu entwerfen, die Hunderte von Ingenieuren mit unterschiedlichen Fähigkeitsniveaus bedienen – und die Leistungsfähigkeit von Power-Usern mit Guardrails ausgleichen, die Missbrauch verhindern und die Codequalität im großen Maßstab aufrechterhalten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, aufkommende KI-Technologien schnell zu bewerten und zu integrieren, mit dem Urteilsvermögen, zwischen Hype und produktionsreifer Fähigkeit zu unterscheiden. Komfortables Arbeiten in einem sich schnell entwickelnden Bereich, in dem sich die Tool-Landschaft wöchentlich ändert.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe KI-Engineering-Konzepte sowohl für technische als auch für nicht-technische Zielgruppen zu übersetzen. Fähigkeit, die Engineering-Kultur zu beeinflussen und die Einführung neuer Praktiken in einem großen, vielfältigen Unternehmen, einschließlich interner Teams und Managed Service Provider, voranzutreiben.
- Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten mit einer ergebnisorientierten Denkweise – Fokus auf messbare Verbesserungen der Liefergeschwindigkeit, Codequalität und Engineering-Produktivität anstelle von Metriken zur Tool-Akzeptanz.
Ausbildung & Erfahrung
- Bachelor-Abschluss, Master-Abschluss bevorzugt in Informatik, KI/ML oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Mindestens 9 Jahre solide, vielfältige Berufserfahrung im Software-Engineering mit mindestens 6 Jahren in der Anwendungsentwicklung, einschließlich signifikanter aktueller Erfahrung (2+ Jahre) im Aufbau oder Betrieb von KI-gestützten Entwicklungstools, agentenbasierten Systemen oder Entwicklerplattformen.
- Nachgewiesene praktische Erfahrung mit LLM-basierten Engineering-Tools (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder Äquivalent) in produktiven Engineering-Workflows, nicht nur im experimentellen Einsatz.
- Erfahrung im Design und der Skalierung von Inner-Source- oder Plattform-Engineering-Programmen in großen Engineering-Organisationen bevorzugt.
- Anwendbare Zertifizierungen in Cloud-Plattformen (GCP, AWS), KI/ML oder Sicherheit bevorzugt.
CNA bietet ein umfassendes und wettbewerbsfähiges Leistungspaket, um unseren Mitarbeitern – und ihren Familienmitgliedern – zu helfen, ihre körperlichen, finanziellen, emotionalen und sozialen Wohlfühlziele zu erreichen.
Einen detaillierten Einblick in die Leistungen von CNA finden Sie unter cnabenefits.com cnabenefits.com.
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