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Jobgether
SR. AI Engineer – Fokus auf Erstellung und Orchestrierung von Agenten (Agentic SDLC)
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TypeScriptNode.js
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Namen eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Sr. AI Engineer – Fokus auf Erstellung und Orchestrierung von Agenten (Agentic SDLC) mit Sitz in Brasilien.
So funktioniert Jobgether
Wir verwenden einen KI-gestützten Abgleichprozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergeleitet. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Vorstellungsgespräche, Bewertungen) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen alles Gute!
Warum sich über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit Einreichung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Kandidatur zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich der DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Dies ist eine spannende Gelegenheit für einen Ingenieur auf Senior-Niveau, die Zukunft der Softwareentwicklung zu gestalten, indem er fortschrittliche Engineering-Praktiken mit KI-gestützter Agentenorchestrierung kombiniert. Sie werden produktionsreife Softwarelösungen entwerfen, erstellen und liefern, wobei KI als zentraler Treiber während des gesamten Softwareentwicklungszyklus eingesetzt wird. Ein wichtiger Schwerpunkt wird die Erstellung und Orchestrierung von autonomen Agenten, Subagenten, wiederverwendbaren Fähigkeiten, Befehlen und Entwicklungs-Frameworks sein, die die Teamproduktivität verbessern und die Bereitstellung beschleunigen. Sie werden auch intelligente Anwendungen mit Foundation Models, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool-Orchestrierung und Multi-Agenten-Systemen entwerfen, wenn dies für Kundenprojekte erforderlich ist. Die Rolle kombiniert praktische technische Führung, pragmatische Architektur, rigorose Evaluierung und kontinuierliche Optimierung von KI-generierten Ausgaben. In einer kollaborativen, Remote-Umgebung arbeiten Sie daran, Engineering-Praktiken zu modernisieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Lösungen sicher, beobachtbar, skalierbar und produktionsreif sind.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, Entwickeln, Testen und Liefern von End-to-End-Softwarelösungen über relevante Technologie-Stacks hinweg, unter Verwendung eines agentenbasierten Softwareentwicklungszyklus (Agentic SDLC) und KI als primäre Entwicklungsbeschleuniger.
- Erstellen, Anpassen und Orchestrieren von KI-Agenten, Subagenten, wiederverwendbaren Fähigkeiten, Befehlen und Harnesses, die Entwicklungsaktivitäten automatisieren, die Teamproduktivität verbessern und die Vorlaufzeit für die Softwarebereitstellung verkürzen.
- Einrichten wiederverwendbarer Agentenfähigkeiten und deren Weitergabe an Ingenieurteams zur Förderung kontinuierlicher Verbesserung und Modernisierung von Softwareentwicklungspraktiken.
- Anwenden moderner Softwarearchitektur- und Ingenieurprinzipien, einschließlich Microservices, ereignisgesteuerter Systeme, Messaging-Queues, kontinuierlicher Integration und Bereitstellung (CI/CD), Test-Driven Development (TDD) und automatisiertem Testen.
- Übersetzen von funktionalen und geschäftlichen Anforderungen in praktische, skalierbare technische Lösungen, Treffen bewusster Architekturentscheidungen und Vermeiden unnötiger Komplexität oder übermäßiger Konstruktion.
- Kritisches Überprüfen von KI-generiertem Code und Ausgaben, um sicherzustellen, dass sie technischen Spezifikationen, Qualitätsstandards, Sicherheitsanforderungen und Geschäftszielen entsprechen.
- Entwerfen und Implementieren von Evaluierungen (Evals), automatisierten Tests und Red-Teaming-Strategien zur Bewertung des Anwendungsverhaltens und zur Validierung der Zuverlässigkeit von KI-gestützten Lösungen und der zu deren Erstellung verwendeten Agenten.
- Identifizieren und Mindern von KI-spezifischen Risiken, einschließlich Halluzinationen, Prompt Injection, Datenlecks und anderer Schwachstellen, die die Zuverlässigkeit oder Sicherheit von Anwendungen beeinträchtigen können.
- Optimieren der Token-Nutzung und Inferenzkosten durch Verwaltung der Kontextfenstergröße, RAG-Strategien, Agenteninteraktionsmuster und der Anzahl der Modellaufrufe, ohne die Lösungsqualität zu beeinträchtigen.
- Wenn KI-Fähigkeiten Teil der Lösung sind, Entwerfen und Implementieren von agentenbasierten Architekturen unter Verwendung von Foundation Models, die über APIs zugänglich sind, Retrieval-Augmented Generation, Tool-Aufrufen, Orchestrierungs-Frameworks, Laufzeitumgebungen, System-Prompts und Anwendungs-Guardrails.
- Entwickeln von Kontextdaten-Pipelines, die interne Informationsquellen und Vektordatenbanken integrieren, um sicherzustellen, dass KI-Agenten zuverlässige, relevante und qualitativ hochwertige Informationen erhalten.
- Implementieren von Observability über Anwendungen und KI-Agenten hinweg, Überwachen des Systemverhaltens, Identifizieren von Anomalien und Reagieren auf Leistungsverschlechterungen oder unerwartete Ausgaben.
- Delegieren spezialisierter Entwicklungsaufgaben an zweckgebundene Agenten, während ein End-to-End-Verständnis des Softwarelebenszyklus und tiefgreifende technische Expertise in einem primären Technologie-Stack beibehalten werden.
- Bewerten und kontinuierliches Verbessern der Effektivität von KI-Agenten und Entwicklungsworkflows durch messbare Tests und Leistungsbewertungen.
- Liefern von produktionsreifen Lösungen und Koordinieren mit KI-Bereitstellungsingenieuren, um Bereitstellung, Betriebsbereitschaft und Produktionsanforderungen abzustimmen.
- Anwenden von Praktiken für verantwortungsvolle KI, Datenschutz, Sicherheit und Compliance, um sicherzustellen, dass Lösungen die geltenden Kundenanforderungen und organisatorischen Standards erfüllen.
Anforderungen
- Umfangreiche Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit der technischen Reife, produktionsreife Anwendungen zu entwerfen, zu entwickeln, zu testen und zu warten.
- Praktische Kenntnisse in Node.js, TypeScript und NestJS, den Kerntechnologien, die für diese Position spezifiziert sind.
- Solide Kenntnisse moderner Softwarearchitektur- und Ingenieurpraktiken, einschließlich Microservices, ereignisgesteuerter Architekturen, Messaging-Systeme, CI/CD, TDD, automatisiertem Testen und wartbarem Code-Design.
- Erfahrung mit KI-gestützten Softwareentwicklungswerkzeugen und der Integration von KI in den Softwareentwicklungszyklus, mit der Fähigkeit, über die passive Assistentennutzung hinauszugehen und angepasste agentengesteuerte Workflows zu erstellen.
- Praktische Kenntnisse in der Erstellung und Orchestrierung von Agenten, einschließlich Agenten, Subagenten, wiederverwendbaren Fähigkeiten, Befehlen und Ausführungs-Harnesses.
- Verständnis von Foundation Models, API-basierter Modellintegration, RAG, Tool-Orchestrierung, Multi-Agenten-Architekturen und den Frameworks und Laufzeitumgebungen, die für die Bereitstellung agentenbasierter Anwendungen verwendet werden.
- Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von Evaluierungsstrategien für KI-Systeme, einschließlich Verhaltensprüfungen, Zuverlässigkeitsbewertungen, Red Teaming und der Minderung von Halluzinationen und Prompt Injection.
- Kenntnisse von Vektordatenbanken, kontextuellen Daten-Pipelines und der Integration interner Datenquellen zur Unterstützung von Retrieval-basierten KI-Anwendungen.
- Verständnis von Token-Ökonomie, Inferenzkostenoptimierung, Kontextmanagement und den Kompromissen zwischen Qualität, Leistung und Kosten von KI-Lösungen.
- Kenntnisse in den Bereichen Anwendungs-Observability, Monitoring, Debugging, Sicherheit, Datenschutz und Produktionsreife-Praktiken.
- Starkes analytisches Denkvermögen und technisches Urteilsvermögen, mit der Fähigkeit, KI-generierte Empfehlungen zu hinterfragen und die einfachste effektive Lösung für komplexe technische Probleme auszuwählen.
- Fähigkeit, über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg zu arbeiten und gleichzeitig tiefgreifende Expertise in einem Kerntechnologie-Stack zu pflegen und spezialisierte, von KI-Agenten erstellte Arbeiten zu validieren.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, um effektiv mit multidisziplinären Ingenieurteams und Bereitstellungsspezialisten zusammenzuarbeiten.
- Eine proaktive, anpassungsfähige und kontinuierlich lernende Denkweise mit Interesse an der Weiterentwicklung KI-nativer Engineering-Praktiken und der Verbesserung von Softwarebereitstellungsergebnissen.
Leistungen
- Umfassende Kranken- und Zahnversicherung.
- Essens- und Verpflegungsgeld.
- Kinderbetreuungszuschuss.
- Erweiterter Elternurlaub.
- Zugang zu Fitnessanlagen und Gesundheits- und Wellness-Experten über Partnerschaften mit Wellhub (ehemals Gympass) und TotalPass.
- Gewinnbeteiligungsprogramm (PLR).
- Lebensversicherung.
- Kontinuierliche Lernmöglichkeiten durch eine spezielle Plattform für berufliche Weiterentwicklung.
- Mitarbeiterrabattprogramme.
- Kostenlose Online-Ressourcen zu körperlicher Gesundheit, geistiger Gesundheit und allgemeinem Wohlbefinden.
- Kurse für Schwangere und verantwortungsvolle Elternschaft.
- Partnerschaften mit Online-Lernplattformen und Zugang zu Sprachlernressourcen.
- Zusätzliche Mitarbeitervorteile und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Remote-Arbeitsmöglichkeiten. Bitte beachten Sie, dass Mitarbeiter, die in der Metropolregion Campinas wohnen, gemäß der geltenden Anwesenheitspolitik die Büros des Unternehmens aufsuchen müssen.
- Ein inklusives Arbeitsumfeld mit engagierten Gesundheits- und Wellness-Ressourcen, Inklusionsspezialisten und Interessengruppen zur Unterstützung der Mitarbeiter auf ihrem beruflichen Weg.
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