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Applaudo Studios

Senior AI Engineer (LLMs & Agentic AI)

PythonSQLAWS
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Stellenbeschreibung

Über Sie

Sie sind ein erfahrener 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 konversationelle Erlebnisse 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 treffen autonome Designentscheidungen für die Produktion in einem kleinen, wenig geführten Team und verteidigen diese Entscheidungen direkt gegenüber der technischen Führung.

Zusätzliche Informationen

Hinweis: Diese Rolle wird als Auftragnehmer-Modell angeboten und erfordert Verfügbarkeit zur Arbeit in der US-Zeitzone Eastern Daylight Time (EDT).

Alle Ihre Informationen werden gemäß den EEO-Richtlinien vertraulich behandelt.

Qualifikationen

Sie bringen folgende Kompetenzen zu Applaudo mit

  1. Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Software Engineering, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet ist erwünscht, oder gleichwertige Berufserfahrung.
  1. Starke Kenntnisse in Python und Best Practices im Software-Engineering für produktionsreife backend-Dienste (APIs, asynchrone I/O, Typ-/Schema-Validierung, Fehlerbehandlung und Tests).
  1. Starke SQL-Kenntnisse im Umgang mit Cloud Data Warehouses (Snowflake bevorzugt).
  1. Praktische Erfahrung im Aufbau von produktionsreifen LLM- und agentischen KI-Anwendungen.
  1. Praktische Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von MCP-Servern in der Produktion (serverseitig, von anderen Benutzern oder Systemen genutzt), einschließlich Tool- und Ressourcendefinitionen, Kontextmanagement und mehrstufiger Orchestrierung.
  1. Verständnis von MCP-Transporten (stdio vs. Streamable HTTP) und Authentifizierungs-/Autorisierungsmustern für Remote-Server (OAuth/OIDC, bereichs- und ressourcenbezogener Zugriff).
  1. Erfahrung in der Integration von gehosteten LLM APIs, wie Anthropic und OpenAI, in Produktionsumgebungen.
  1. Erfahrung mit Prompt Engineering, Prompt-Versionierung, Fallback-Strategien und Kosten-/Latenzoptimierung, mit direkter Verantwortung für diese Aspekte in der Produktion.
  1. Erfahrung im Entwurf von Intent-Klassifizierungs- und Routing-Lösungen für natürliche Sprach-Anwendungen, die die Benutzerabsicht in den richtigen API- und Datenquellenaufruf auflösen.
  1. Erfahrung im Aufbau von konversationellen KI-Lösungen oder Multi-API-Orchestrierungs-Workflows.
  1. 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.
  1. Starke Kollaborations-, Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten.
  1. Nachgewiesene Fähigkeit, die eigene technische Arbeit in Ich-Form und mit tiefgehender Detailtiefe 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.
  1. Fließende englische Sprachkenntnisse (B2+), um technische Szenarien live mit US-amerikanischen Stakeholdern zu besprechen.

Qualifikationen

  1. Erfahrung im Aufbau von produktiven KI-Anwendungen mit Python und LLM-Technologien.
  1. Muss persönlich einen MCP-Server erstellt/entwickelt haben, der in der Produktion bereitgestellt und von anderen Benutzern oder Systemen genutzt wird (nicht nur integriert, konsumiert oder als lokales Proof of Concept erstellt).
  1. Praktische Brownfield-Erfahrung, bei der signifikante Features zu einer produktiven Python-Codebasis hinzugefügt wurden.
  1. Erfahrung im Entwurf und der Bereitstellung von konversationellen KI- oder agentischen KI-Lösungen.
  1. Umfangreiche Erfahrung mit Prompt Engineering, LLM-Integrationen und Evaluierungsmethoden.
  1. Gute englische Sprachkenntnisse (B2+)

Nice to Have

  1. Erfahrung mit dem Deployment, Fine-Tuning und der Evaluierung von Open-Source-Modellen unter Verwendung von Hugging Face.
  1. Erfahrung mit GPU-Beschleunigung und Inferenzoptimierung.
  1. Erfahrung mit der Implementierung von MLOps-Praktiken, einschließlich CI/CD, Beobachtbarkeit und reproduzierbaren Pipelines.
  1. Erfahrung mit Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  1. Angewandte NLP-Erfahrung.
  1. Erfahrung im Aufbau von kundenorientierten KI-Produkten.
  1. AWS-Erfahrung (Batch, ECS, Lambda, SQS).

Sie werden für folgende Verantwortlichkeiten zuständig sein

  1. Erstellung und Wartung von MCP-Servern, Tool- und Ressourcendefinitionen sowie Kontextmanagement-Funktionen.
  1. Entwurf und Implementierung von Workflows zur Intent-Evaluierung, -Klassifizierung und -Weiterleitung, einschließlich der Orchestrierung der Auflösung in den richtigen API- und Datenquellenaufruf, mit Aggregation über mehrere Quellen hinweg.
  1. Integration von Anthropic- und OpenAI-Modellen in Produktionsumgebungen.
  1. Verwaltung von Prompt-Versionierung, Fallback-Strategien und LLM-Performance-Optimierung.
  1. Entwicklung und Wartung von Evaluierungs-Frameworks zur Validierung der Modellqualität und Produktionsleistung.
  1. Schreiben von SQL gegen Modell-Inputs und -Outputs zur Unterstützung von Evaluierung und Überwachung.
  1. Unterstützung des backend-Verhaltens der Chat- / MCP-Schnittstelle.
  1. Arbeit innerhalb einer bestehenden, teilweise dokumentierten Codebasis, Verfolgung von Verhaltensweisen und Durchführung sicherer, inkrementeller Änderungen.
  1. Enge Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren und KI-Spezialisten zur Lieferung produktionsreifer KI-Lösungen.
  1. Teilnahme an Architekturdiskussionen und Beitrag zum Design der KI-Plattform.
  1. 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 zu uns kommen, werden Sie Teil einer Organisation, die sich bewusst weiterentwickelt, in moderne Arbeitsweisen investiert und die KI-native Transformation im großen Maßstab anführt.

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