KI-Werkzeugingenieur

Diese Position wird im Namen eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI Tooling Engineer mit Sitz in Frankreich.

Wir suchen einen AI Tooling Engineer für die Entwicklung und Skalierung einer internen Agentenplattform, die Unternehmenswissen, Daten und Tools in einer sicheren, zugänglichen Umgebung zusammenführt. In enger Zusammenarbeit mit einem Principal Engineer erstellen Sie produktionsbereite KI-Agenten und -Integrationen, die Mitarbeitern und ihren KI-Assistenten den Zugriff auf die benötigten Informationen erleichtern. Sie übernehmen die Verantwortung für den gesamten Entwicklungslebenszyklus, vom Verständnis der Benutzerbedürfnisse und dem Entwurf von Lösungen bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung. Mithilfe von Technologien wie Python, LangGraph, LLM-APIs und Model Context Protocol (MCP) verwandeln Sie Prototypen in zuverlässige Tools, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden. Darüber hinaus etablieren Sie Bewertungsrahmen, optimieren die KI-Leistung und -Kosten und sorgen für robuste Sicherheits- und Zugriffskontrollen. Diese Remote-Möglichkeit bietet die Chance, unternehmensweite KI-Fähigkeiten innerhalb eines global verteilten, technologiegetriebenen Teams zu gestalten.

Verantwortlichkeiten:

Sie helfen bei der Entwicklung und Pflege einer internen KI-Plattform, indem Sie Agentenentwicklung, Systemintegration, Produktionstechnik und kontinuierliche Optimierung kombinieren, um praktische Tools bereitzustellen, die die Arbeitsweise von Teams verbessern.

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Arbeiten Sie mit dem Principal Engineer zusammen, um neue Plattformfunktionen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, und übernehmen Sie dabei die Verantwortung vom ersten Entwurf bis zur Produktionsfreigabe.

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Integrieren Sie interne Systeme und SaaS-Anwendungen, indem Sie APIs und Datenquellen verbinden, gemeinsame Datenmodelle definieren und entsprechende Zugriffsberechtigungen implementieren.

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Erstellen Sie KI-Agenten und unterstützende Tools, einschließlich MCP-Server, die es Agenten im gesamten Unternehmen ermöglichen, mit internen Systemen zu interagieren und relevanten Kontext abzurufen.

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Entwerfen und verbessern Sie Abrufworkflows, Toolaufrufe, Einbettungen, Eingabeaufforderungen und Kontextverwaltung, um genaue und nützliche KI-generierte Antworten zu liefern.

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Legen Sie KI-Qualitätsstandards durch Bewertungsdatensätze, Benchmarks, Regressionstests, Nachverfolgung und Beobachtbarkeit fest und halten Sie diese aufrecht.

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Überwachen Sie Leistungsindikatoren, einschließlich Kosten pro Antwort und Token-Nutzung, und optimieren Sie Modelle, Eingabeaufforderungen und Arbeitsabläufe für Effizienz und Zuverlässigkeit.

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Beheben Sie Produktionsprobleme, beziehen Sie Benutzerfeedback ein und verbessern Sie die Plattform kontinuierlich basierend auf der realen Nutzung.

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Verwandeln Sie Proofs of Concept in sichere, skalierbare Cloud-Anwendungen mit geeigneter Infrastruktur, Bereitstellungsprozessen sowie Identitäts- und Zugriffskontrollen.

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Nutzen Sie KI-Codierungsagenten als Kernbestandteil des Entwicklungsworkflows und bewahren Sie gleichzeitig die Codequalität durch klare Spezifikationen, automatisierte Tests, Überprüfungen und solide technische Praktiken.

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Tragen Sie zu unternehmensweiten KI-Tooling-Initiativen bei, einschließlich der Bewertung und Standardisierung interner KI-Tools, der Verfolgung von Nutzung und Kosten sowie der Definition von Standards für KI-generierte Anwendungen.

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Unterstützen Sie andere Teams bei der Einführung und Weiterentwicklung der Plattform und helfen Sie ihnen bei der Entwicklung effektiver KI-gestützter Arbeitsabläufe und interner Anwendungen.

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Arbeiten Sie mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern im gesamten Unternehmen zusammen, um deren Bedürfnisse zu verstehen, Verbesserungen zu priorisieren und Lösungen klar zu kommunizieren.

Anforderungen:

Der ideale Kandidat ist ein praktischer Softwareentwickler mit praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Agenten für die Produktion, einem ausgeprägten Verständnis moderner KI-Entwicklungs-Frameworks und der Fähigkeit, sichere, zuverlässige interne Tools zu entwickeln.

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Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Erstellen und Versenden von Produktionssoftware, hauptsächlich unter Verwendung von Python und relationalen Datenbanken.

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Nachgewiesene Erfahrung beim Erstellen und Bereitstellen von mindestens einem Produktions-KI-Agenten mit LangGraph, der von echten Benutzern verwendet wird.

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Praktische Fachkenntnisse in der Agentenentwicklung, einschließlich Toolaufruf, Abruf und Einbettung, Prompt Engineering und Kontextdesign.

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Praktische Erfahrung mit LLM-APIs großer Anbieter, einschließlich Token-Management und Kostenoptimierung.

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Erfahrung im Umgang mit MCP oder vergleichbaren Tool-Protokollen, sowohl als Server als auch als Client.

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Ausgeprägtes Verständnis von KI-Bewertungsmethoden, einschließlich Testdatensätzen, LLM-as-Judge-Ansätzen, Regressionstests und Leistungsüberwachung.

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Vertrautheit mit Tracing- und Observability-Tools wie Langfuse oder gleichwertigen Lösungen.

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Erfahrung in der Integration von APIs und Datenquellen, einschließlich SaaS-Anwendungen, SQL-Datenbanken und Data Warehouses.

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Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder beiden, einschließlich Containern, verwalteten Datenbanken, Identitäts- und Zugriffsverwaltung und CI/CD-Pipelines.

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Täglicher Einsatz von KI-Codierungsagenten mit der Möglichkeit, deren Ausgabe zu validieren und hohe Softwarequalitätsstandards aufrechtzuerhalten.

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Ausgeprägtes Verständnis von Sicherheitsprinzipien, Identitätsmanagement, Berechtigungen und Zugriffskontrollen mit der geringsten Berechtigung.

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Erfahrung mit Versionskontrolle und kollaborativen Entwicklungstools wie GitHub oder Bitbucket.

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Ausgezeichnetes Englisch in Wort und Schrift sowie die Fähigkeit, technische Konzepte sowohl einem technischen als auch einem nichttechnischen Publikum klar zu vermitteln.

Gewünschte Fähigkeiten:

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Vertrautheit mit Web-Datenextraktion, Web-Scraping oder verwandten Technologien.

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Erfahrung mit Django und PostgreSQL, einschließlich Vektorsuche mit pgvector.

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Ausreichende Kenntnisse in der Frontend-Entwicklung, um Chat-Schnittstellen mit React oder Next.js zu erstellen und zu verwalten.

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Erfahrung in der Entwicklung interner Tools, die bei Kollegen Akzeptanz finden.

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Vertrautheit mit semantischen Schichten, Wissensgraphen oder strukturierten Darstellungen von Organisationswissen.

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Erleben Sie die Implementierung von Agentenspeicher, Multiagentenarchitekturen oder erweiterter Agentenorchestrierung.

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Vorherige Erfahrung in der Arbeit mit entfernten, weltweit verteilten Teams.

Vorteile:…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/jobgether/ai-tooling-engineer-france-32332)