Leitender KI-Ingenieur

Weltweit führende Unternehmen vertrauen auf Indicium AI, wenn es darum geht, KI in großem Maßstab in die Produktion zu integrieren. Wir sind ein globales KI-natives Beratungsunternehmen mit nachgewiesener Erfahrung in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Energie und Versorgung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel und Verbrauchsgüter sowie Fertigung. Von der Strategie über den Aufbau bis hin zu den Geschäftsergebnissen schöpfen wir den Wert von KI mit unübertroffener Klarheit, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit aus.

Unterstützt durch mehr als 600 KI-Experten, die mehr als 50 Unternehmenskunden an fünf Standorten weltweit betreuen, arbeiten wir Seite an Seite mit Top-Partnern – darunter Anthropic, Databricks, AWS, OpenAI und Microsoft –, um moderne KI mit Geschwindigkeit und messbarer Wirkung bereitzustellen.

Übersicht

Wir suchen einen erfahrenen KI-Ingenieur für das Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen produktionstauglicher KI-Systeme, die auf großen Sprachmodellen basieren. Diese Rolle liegt an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung und KI-Implementierung und konzentriert sich auf die Entwicklung zuverlässiger, skalierbarer Anwendungen und nicht auf Modellschulung oder Forschung.

Sie arbeiten mit modernsten LLM-Technologien und bauen fortschrittliche KI-Systeme auf, die komplexe reale Probleme durch Orchestrierung mit mehreren Agenten, intelligente Tool-Integration und robuste Produktionsabläufe lösen.

Sie erstellen die Orchestrierungsschicht, die diese Systeme produktionsbereit macht – indem Sie Fehlermodi behandeln, die Zusammenarbeit der Agenten optimieren und konsistente, zuverlässige Ausgaben im großen Maßstab sicherstellen.

Sie kombinieren fundierte Software-Engineering-Grundlagen mit fundierten praktischen Kenntnissen über LLM-Funktionen, -Einschränkungen und Best Practices für den Aufbau nichtdeterministischer Systeme, denen Benutzer vertrauen können.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und implementieren Sie Produktions-KI-Systeme, die LLMs, RAG-Pipelines, Vektordatenbanken und Agenten-Frameworks integrieren.

• Erstellen Sie Bewertungsrahmen zur Messung und Überwachung der Systemleistung, -genauigkeit und -zuverlässigkeit

• Erstellen und pflegen Sie produktionstaugliche KI-Anwendungen mit sauberem Code, geeigneter Fehlerbehandlung, APIs und Datenpipelines

• Erfahrung in der Implementierung, Wartung und Evaluierung von Retrieval-Systemen (Vektor-/Graph-Datenbanken, Ingestion Pipelines, Chunking-Strategien, Retrieval-Techniken wie HyDE)

• Implementieren Sie Feedbackschleifen und Beobachtbarkeit, um die Systemleistung kontinuierlich zu verbessern

• Erstellen Sie effektive Eingabeaufforderungen und optimieren Sie Latenz, Kosten und Qualität für verschiedene Modellanbieter und Konfigurationen

Anforderungen

• Praktische Erfahrung beim Erstellen von Anwendungen mit LLM-APIs und tiefes Verständnis ihrer Fähigkeiten, Einschränkungen und Fehlermodi

• Praktische Umsetzung von RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, Wissensgraphen und Prompt Engineering

• Erfahrung im Aufbau mehrstufiger LLM-Workflows und Agentensysteme mithilfe von Frameworks (z. B. SDK, Strands, Claude Agents SDK, LangGraph usw.) oder bei Bedarf benutzerdefinierten Implementierungen

• Starke Python-Kenntnisse (oder eine andere moderne Programmiersprache) mit Erfahrung in der Produktions-API/Dienstentwicklung und Kenntnisse über Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure)

• Verständnis verteilter Systeme, CI/CD, Test-Frameworks und Bereitstellungspipelines

• Solide Grundlagen und Verständnis für produktionstaugliche, cloudnative Plattform- und Infrastrukturanforderungen, Design und Implementierung.

• Ausgeprägte Datenmanipulationsfähigkeiten (Pandas, SQL) und Verständnis von Bewertungsstrategien für LLM-basierte Systeme

• Fähigkeit, mit Mehrdeutigkeiten zu arbeiten und nicht deterministische Systeme durch einen Prozess des Experimentierens und Evaluierens zu optimieren und gleichzeitig Latenz-/Kosten-/Qualitätskompromisse auszugleichen

• Gute Englisch- und Portugiesischkenntnisse in Wort und Schrift.

Schön zu haben

• Erfahrung mit KI-gestütztem Codieren mit Tools wie Claude Code, OpenAI Codex, Github Copilot

• Erfahrung mit der Feinabstimmung von LLMs für domänenspezifische Anwendungen und Wissen darüber, wann eine Feinabstimmung dem Prompt Engineering oder RAG vorzuziehen ist

• Erfahrung mit Echtzeit-Streaming, multimodalen Modellen oder Suchtechnologien wie Elasticsearch

• Vertrautheit mit Modellbeobachtbarkeitstools (LangSmith, Weights & Biases) und Kostenoptimierungsstrategien

• Erfahrung in spezialisierten Branchen (Finanzdienstleistungen, Energie, Gesundheitswesen, Recht, Einzelhandel) mit Verständnis für Compliance, Sicherheit und verantwortungsvolle KI-Praktiken

• Erfahrung mit der Einrichtung von Tool-Calling-Agents, Übergaben und Leitplanken

Vorteile
Warum Indicium AI

• Zahlreiche Möglichkeiten und Unterstützung für Lernen und Entwicklung; Jährliches Schulungsbudget von 2.000 £ (mit 5 Studientagen), Zugang zu Udemy, externe Beratung und Schulung zu Führungskompetenzen

• Schnell wachsende Start-up-Organisation mit enormen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

• Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket zusammen mit einem jährlichen Firmenbonus

• Ein äußerst kollaboratives Arbeitsumfeld, in dem der Standpunkt jedes Einzelnen berücksichtigt wird – eine Chance, dem Unternehmen vom ersten Tag an seinen Stempel aufzudrücken!

• Starke Ingenieursgemeinschaft; Wir veranstalten regelmäßig Foren und Lunch & Learns, interne Technologiepraktiken und veranstalten externe Treffen

• Finanziell abgesichertes Geschäft, das Sicherheit und Unterstützung für neue Initiativen und die globale Marktexpansion bedeutet

• Wählen Sie Ihre eigene Ausrüstung! Macbooks, PCs, Zubehör!

Vorteile

• Urlaubsanspruch – 25 Tage Urlaub plus Feiertage

• Lernen und Entwicklung: 1.500 € Schulungsbudget + 5 Schulungstage

• Firmenbonus – Ermessensbonus für Unternehmen und Privatpersonen, der vierteljährlich ausgezahlt wird

• Rentensystem

• Wählen Sie Ihr Kit – Wählen Sie aus einer Reihe von Laptops und Zubehör

• Gesellschaftliche Veranstaltungen: Treffen, Kaderveranstaltungen, Sommer-/Weihnachtsveranstaltungen usw.

• Und viele andere.

Quelle: Landing.jobs (https://landing.jobs/at/indicium-ai/lead-ai-engineer)