Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung
- Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für Planung, Routing, Memory und Tool Integration
- Konzeption robuster Kommunikationsarchitekturen zwischen Agenten und Entwicklung modularer Bausteine für erweiterbare Multi Agent Systeme
- Implementierung von strukturierten Outputs, Schema-Validierung und Function Calling
- Definition von Guardrails, Fallback-Strategien und Mechanismen zur Minderung von Halluzinationen
- Entwurf von Evaluierungs-Pipelines für Qualität, Latenz und Kosten
LLM Engineering & Model Integration
- Arbeit mit Gemini, Claude und offenen Modellen über APIs
- Implementierung von fortgeschrittenem Prompt Engineering und System Instruction Design
- Optimierung der Modellnutzung hinsichtlich Kosten, Latenz und Zuverlässigkeit
- Aufbau und Pflege von RAG-Pipelines unter Verwendung von Vektordatenbanken
- Implementierung von Observability, Tracing und Monitoring für LLM-basierte Systeme
Cloud Architecture & Deployment
- Architektonische Gestaltung von Cloud-nativen KI-Systemen auf der Google Cloud
- Nutzung von Vertex AI, Agent Engine, Model Garden und verwandten Diensten
- Deployment von Diensten unter Verwendung der Vertex AI Agent Engine, Cloud Run, GKE oder Serverless-Architekturen
- Implementierung von CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code
- Gewährleistung einer sicheren Architektur mit IAM, Service Accounts und Data Governance
Collaboration & Enablement
- Enge Zusammenarbeit mit den Cloud, Ad Technology und Digital Analytics Teams
- Erstellung technischer Dokumentationen sowie interner Schulungs- und Wissensmaterialien
- Leitung technischer Workshops sowie Mentoring von Engineers im Bereich Agent System Design
Qualifikationen
- Mehr als 3 Jahre Erfahrung im Bereich Software Engineering, ML Engineering oder Backend-Systeme
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Deployment von LLM-basierten Systemen in der Produktion
- Praktische Erfahrung mit dem Google Agent Development Kit, LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Agent Frameworks
- Starke Python-Kenntnisse und saubere Software-Architektur-Praktiken
- Tiefgehendes Verständnis von LLMOps einschließlich Versioning, Evaluierung, Monitoring und Kostenkontrolle
- Erfahrung mit RAG-Architekturen und Vektordatenbanken
- Umfassendes Wissen über Google Cloud, insbesondere Vertex AI und Cloud-native Deployment-Muster
- Erfahrung im Entwurf sicherer und skalierbarer verteilter Systeme
- Praktische Erfahrung mit der Google Cloud-Authentifizierung einschließlich OAuth 2.0, Service Accounts und IAM
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch
Zusatzleistungen & Vorteile (Perks & Benefits)
- Co-Working – Du verfügst über einen Platz in den besten Co-Working Spaces in Düsseldorf, Zürich, Barcelona oder Hamburg
- Remote 1st – Alle unsere Prozesse sind für dezentrales Arbeiten ausgelegt. Du entscheidest, ob du lieber im Home Office arbeitest oder deinen Tag in einem unserer Büros verbringst
- Home Office Equipment – Wir stellen dir einen Standard für deine Remote-Arbeitsumgebung zur Verfügung
- Tierliebhaber – Wenn du einen Hund hast, kannst du ihn in jedes unserer Büros mitbringen
- Skill Building – Als hochspezialisierter Technologiepartner unterstützen wir deine Entwicklung mit Zertifikaten, Konferenzbesuchen und Schulungen
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