Leitender Software-Ingenieur – AI Foundations

Helfen Sie uns, mithilfe der Technologie eine große grüne Delle im Universum zu hinterlassen!
Kraken treibt einige der innovativsten globalen Entwicklungen im Energiebereich voran.
Wir schaffen die Technologie, die Versorgungsunternehmen neu definiert und ein neues Energiesystem der Zukunft erschließt. Durch die Optimierung der erneuerbaren Energieerzeugung, den Aufbau eines intelligenteren Netzes und die Unterstützung der Versorgungsunternehmen, ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten, verändert unser Betriebssystem die Branche weltweit.
Es ist eine unglaublich aufregende Zeit, im Energiebereich zu arbeiten. Begleiten Sie uns auf unserer Mission, das Leben von EINER MILLIARDEN Menschen innerhalb des Jahrzehnts zu verbessern und eine sauberere, bessere Zukunft für alle zu gestalten.
KI ist ein wichtiger Investitionsbereich für Kraken Technologies. Ein entscheidender Teil davon ist der Aufbau gemeinsamer Grundlagen, die es jedem Team ermöglichen, KI gut zu nutzen und unsere Mission schneller voranzutreiben.

Sie werden in AI Foundations arbeiten. Wir bauen die Plattform auf, die es Teams in ganz Kraken ermöglicht, KI-Agenten zu erstellen und auszuführen. Unsere Arbeit umfasst vier Bereiche:

• Zugang: Verbindung von Menschen und Systemen mit zugelassenen KI-Modellen und -Tools

• Kontext: Verankerung der KI auf vertrauenswürdigem Wissen, Daten und Systemen von Kraken

• Ermöglichung: wiederverwendbare Bausteine für KI-gestützte Arbeitsabläufe und Produkte

• Governance: Berechtigungen, Sicherheit, Qualität, Kosten und Sichtbarkeit über den gesamten Lebenszyklus

🏡 Wo du reinpassst
Wir stellen Senior Software Engineers ein, um sich einem unserer drei Teams anzuschließen:

• Kontext: Bauen Sie die Kraken-spezifische Wissensschicht auf, um LLMs nützlich zu machen. Dazu gehören unser interner KI-Assistent, ein strukturiertes „Kundengehirn“, das den Kontext und die Entscheidungen des Kunden erfasst, sowie Pipelines, die Wissen aus Tools wie Notion, Slack und GitHub sammeln.

• Werkzeuge: Bringen Sie LLMs in die Hände der Menschen. Wir betreiben den AI Hub (Nutzungserkenntnisse, MCP-Gateway, Self-Service- und Spezialagenten), das LiteLLM-Gateway hinter Claude Code, Codex und Claude Desktop sowie sichere Cloud-Entwicklungsboxen für KI-gestütztes Engineering.

• Evaluierungen und Beobachtbarkeit: umfasst Kompetenzbewertungen, internes Benchmarking, Agentensicherheit und Leitplanken sowie Beobachtbarkeit für Live-KI-Läufe.

Trupps sind flexibel: Wenn sich die Prioritäten ändern, bewegen sich die Leute. Hierbei handelt es sich um eine praktische Rolle als leitender Einzelmitarbeiter. Mit Ihrer Teamleitung und dem größeren Team besitzen Sie große Teile unserer Plattform, setzen Ideen in Produktionssysteme um, prägen Architekturentscheidungen und tragen dazu bei, die technische Messlatte höher zu legen.

👾 Was du besitzen wirst

• Erstellen Sie gemeinsame KI-Plattformdienste: Entwerfen, erstellen und führen Sie Python-Dienste aus, auf die sich andere Teams verlassen, z. B. Gateways, Agentenlaufzeiten, Wissenspipelines und Evaluierungssysteme.

• Agenten erstellen und ausführen: Finden Sie heraus, wie Agenten über Systeme wie Slack, GitHub, Notion und Asana hinweg ausgelöst, authentifiziert, überwacht und gesteuert werden. Versenden Sie sowohl Selbstbedienungsagenten als auch Spezialagenten.

• Boden-KI im Kraken-Kontext: Sammeln, strukturieren und bereitstellen Sie Unternehmenswissen, damit Agenten Antworten geben, die korrekt, aktuell und sicher in der Anwendung sind.

• Qualität messen und beweisen: Definieren Sie aussagekräftige Testfälle, erstellen Sie Auswertungen, deren Ergebnisse reproduziert werden können, und fügen Sie Tracing hinzu, damit wir wissen, wie sich KI im realen Einsatz verhält.

• Integrieren Sie Sicherheit und Governance: Wandeln Sie Berechtigungen, Leitplanken, Budgets und Datenzugriffsregeln in Software um, die Sie verwalten können, indem Sie mit Sicherheit und TechOps zusammenarbeiten.

• Arbeiten Sie in AWS: Stellen Sie Services auf AWS und Kubernetes bereit und unterstützen Sie sie und gehen Sie solide Kompromisse in Bezug auf Zuverlässigkeit, Leistung und Kosten ein.

• Fördern Sie die Akzeptanz: Arbeiten Sie direkt mit Ingenieuren und nicht-technischen Teams zusammen, führen Sie Workshops durch, schreiben Sie klare Dokumente und wandeln Sie Feedback in Produkte um.

• Legen Sie die technische Messlatte höher: Überprüfen Sie Designs und Code, betreuen Sie andere und erstellen Sie Muster, die in AI Foundations wiederverwendet werden können.

🧠 Was du zur Party mitbringst

• Starkes Software-Engineering auf höchster Ebene: Sie waren für komplexe Services verantwortlich, vom Design bis zum Test, der Bereitstellung und dem Betrieb.

• Tiefgreifende technische Grundlagen: Gutes Urteilsvermögen in Bezug auf Systemdesign, Parallelität, Sicherheit, Tests und Architekturkompromisse. Starkes Produktions-Python.

• Praktische LLM- und Agentenerfahrung: Sie haben mit LLMs echte Dinge aufgebaut, wissen, wo sie scheitern, und Sie verwenden täglich KI-Codierungstools.

• Cloud-Erfahrung: Sie können Dienste problemlos in AWS ausführen und sind deren Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

• Produktsinn: Es ist Ihnen wichtig, ob die Leute das, was Sie bauen, tatsächlich nutzen.

• Klare Kommunikation: Sie können technischen und nichttechnischen Personen Kompromisse erklären und Ideen konstruktiv hinterfragen.

• Lernagilität: Sie erlernen schnell neue Tools und Domänen in einem Bereich, der sich jeden Monat ändert.

🚀 Wie Erfolg aussieht

• Akzeptanz: Sie liefern Plattformfunktionen, die Teams bei Kraken übernehmen und auf die sie sich verlassen können.

• Solide Systeme: Die von Ihnen genutzten Dienste sind beobachtbar, sicher, skalierbar und kostenbewusst.

• Vertrauen im großen Maßstab: Teams können Agenten aufbauen und ihnen vertrauen, ohne die Grundlagen neu aufbauen zu müssen.

• Einfluss auf das Team: Sie verbessern Ihren Kader und die Teams um ihn herum.

⭐️ Bonuspunkte:

• KI-Engineering: Pydantic AI, LiteLLM, LangChain, MCP-Server

• Wissen und Abruf: RAG, Suche, Einbettungen, Wissensgraphen

• Evaluierungen und Sicherheit: Inspect AI, Ragas, OpenAI Evals, NeMo Guardrails, Red Teaming

• Plattform: Kubernetes, Sandbox- oder Cloud-Entwicklungsumgebungen, AWS Bedrock

• Backend: Django

• Beobachtbarkeit: Datadog, OpenTelemetry…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/kraken/senior-software-engineer-ai-foundations-london-231857)