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Mercury
Senior Software Engineer - Mercury Command
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Über die Stelle
Im Jahr 1965 erhielt ein Ingenieur in Schottland eine alltägliche Aufgabe mit einem kniffligen Problem – Banken wollten samstags schließen und trotzdem Kunden bedienen, wussten aber nicht, wie sie die Authentifizierung des richtigen Benutzers lösen sollten. James Goodfellow, der bei Smiths Industries arbeitete, entdeckte die Erkenntnisse, dass man etwas braucht, das man hat (eine Karte) und etwas, das man weiß (eine PIN). Da ihm jemand sagte, er könne sich nur an 4 Ziffern statt an seine vorgeschlagenen 6 erinnern, nutzen heute über 3 Millionen Geldautomaten seit über 60 Jahren eine Karte + 4-stellige PIN.
Diese Liste ist beispielhaft. Command ist ein Produkt in Bewegung und Prioritäten werden sich ändern, wenn wir lernen. Die richtige Person wird helfen, die nächste Arbeit mit dem höchsten Hebel zu wählen.
Wenn diese Rolle Sie interessiert, laden wir Sie ein, unsere öffentliche Demo unter demo.mercury.com (demo.mercury.com) zu erkunden.
*Mercury ist ein Fintech-Unternehmen, keine FDIC-versicherte Bank. Bankdienstleistungen werden über Choice Financial Group und Column N.A., Mitglieder FDIC, erbracht.
Mercury schätzt Vielfalt & Zugehörigkeit und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert. Alle Personen, die eine Anstellung bei Mercury suchen, werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, nationale Herkunft, Alter, Geschlecht, Familienstand, Abstammung, körperliche oder geistige Behinderung, Veteranenstatus, Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung oder eine andere gesetzlich geschützte Eigenschaft berücksichtigt. Wir sind bestrebt, Bewerbern mit Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen während des gesamten Rekrutierungsprozesses angemessene Vorkehrungen zu treffen. Wenn Sie Hilfe oder eine Anpassung benötigen, teilen Sie dies bitte Ihrem Recruiter mit, sobald Sie bezüglich einer Stelle kontaktiert werden.
#LI-RA1
Wie der Geldautomat baut Mercury Technologie, die Finanzschnittstellen langfristig vorantreibt. Command ist Mercury's LLM-gestützter Finanzassistent, der im Juni 2026 für alle Kunden eingeführt wurde. Er ermöglicht es Benutzern, ihre Finanzen zu verstehen und in einfacher Sprache zu handeln, von der Abfrage des Cashflows bis zum Senden von Zahlungen, der Ausstellung von Karten und der Verwaltung von Rechnungen. Da das Produkt nun in den Händen der Kunden ist, besteht die Arbeit darin, es weiterzuentwickeln, seine Fähigkeiten zu erweitern und neue Wege zu finden, LLMs zu nutzen, um Mercury-Kunden ein leistungsfähigeres Bankerlebnis zu bieten*.
Neue Funktionen ausliefern, die Benutzer lieben
Was Sie tun werden
Neue Funktionen ausliefern, die Benutzer lieben
- Neue Command-Skills entwerfen und ausliefern, die domänenspezifischen Befehlssätze, die das Modell lehren, wie Arbeitsabläufe wie Geld senden, Rechnungen verwalten und Cashflow verstehen gehandhabt werden
- Agentenbasierte Workflows in Command entwerfen und erstellen, die Architektur definieren, wie Multi-Step-Agenteninteraktionen funktionieren sollen, während wir erweitern, was das Produkt im Namen eines Kunden tun kann
- Mit backend-Teams zusammenarbeiten, um Tool-Schemas für neue Funktionen zu definieren und die Datenverträge zwischen der Geschäftslogik von Mercury und dem Modell zu gestalten
- Neue Funktionen End-to-End verantworten, vom System-Prompt bis zur frontend-Komponente, die die Antwort rendert
Die LLM-Schicht verantworten
- Die Prompt-Architektur von Command pflegen und weiterentwickeln: den System-Prompt, das Skill-Ladesystem, den Sitzungskontext und die darunter liegenden Richtlinien- und Compliance-Ebenen
- Das Modellverhalten optimieren: Reasoning-Aufwand, Prompt-Caching-Strategie, Fallback-Ketten und die Streaming-Muster, die das Produkt schnell wirken lassen
- Auf dem Laufenden bleiben, wie sich Modelle entwickeln, und dieses Wissen in die Art und Weise einbringen, wie Command aufgebaut ist
Qualität einbauen
- Das Eval-Harness von Command schreiben und erweitern, Fälle hinzufügen, die neue Funktionen abdecken, und Bewertungsmaßstäbe, die Regressionen erkennen, bevor Benutzer es tun
- Mit Produkt- und Compliance-Teams zusammenarbeiten, um zu definieren, was für jede neue Funktion "korrekt funktionieren" bedeutet, und dann die Tests schreiben, die es beweisen
- Die Zuverlässigkeit und Qualität dessen verantworten, was Sie ausliefern, vom ursprünglichen Design bis zur Überwachung nach der Markteinführung
Mindestanforderungen
Der ideale Kandidat
- Hat 7 oder mehr Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, mit tiefgreifender technischer Expertise im Aufbau und der Skalierung von LLM-gestützten Anwendungen in der Produktion
- Hat mehr als nur eine erste Version ausgeliefert: Sie haben ein LLM-gestütztes Produkt skaliert, sich mit den Zuverlässigkeits- und Leistungsproblemen befasst, die mit der tatsächlichen Nutzung einhergehen, und es im Laufe der Zeit verbessert
- Hat Erfahrung im Entwurf von agentenbasierten Systemen und hat Meinungen darüber, wie Multi-Step-Workflows architektonisch gestaltet werden sollen, die zuverlässig, erklärbar und sicher im Namen echter Benutzer ausgeführt werden können
- Hat Eval-Infrastruktur aufgebaut und kann Fälle schreiben, die tatsächlich messen, ob das Produkt funktioniert, nicht nur, ob das Modell etwas Plausibles ausgibt
- Versteht die realen Kompromisse bei LLM-Bereitstellungen: Latenz, Kosten, Compliance und was in der Produktion fehlschlägt, das nicht in Demos auftaucht
- Hat Meinungen darüber, was ein KI-Produkt vertrauenswürdig macht, nicht nur beeindruckend, und kann auf diese Messlatte hinarbeiten
- Ist mit TypeScript vertraut und bereit, Haskell für backend-Tool-Arbeiten zu lernen, oder ist bereits mit beidem vertraut
- Kann über den full stack eines KI-Produkts arbeiten, vom System-Prompt bis zum Streaming-frontend
- Hat eine Erfolgsbilanz im Mentoring von Ingenieuren und der Anhebung des technischen Niveaus ihres Teams
Gesamtvergütung
Das Gesamtvergütungspaket bei Mercury umfasst Grundgehalt, Eigenkapital (Aktienoptionen/RSUs) und Zusatzleistungen.
Unsere Gehalts- und Eigenkapitalspannen sind innerhalb der SaaS- und Fintech-Branche sehr wettbewerbsfähig und werden regelmäßig anhand der zuverlässigsten Vergütungsdaten für unsere Branche aktualisiert. Neue Arbeitsplatzangebote basieren auf der Erfahrung, dem Fachwissen, dem geografischen Standort des Kandidaten und der internen Gehaltsgerechtigkeit im Verhältnis zu Kollegen.
Unsere Ziel-Gehaltsspannen für neue Mitarbeiter für diese Rolle sind die folgenden:
US-Mitarbeiter (beliebiger Standort): $200,700—$250,900 USD
Kanadische Mitarbeiter (beliebiger Standort): $189,700—$237,100 CAD
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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