Um diese Rolle ist unser Liefermodell gebaut. Sie sind für die Dauer eines Projekts in ein Kundenteam eingebettet, meist ein bis zwei gleichzeitig, und Sie verantworten das System vom ersten Workflow-Audit bis zu dem Tag, an dem es ohne Sie im Produktivbetrieb läuft.
Die Arbeit ist remote-first, aber nicht nur remote. Audits und wichtige Bauphasen finden in der Regel vor Ort statt, was während eines laufenden Projekts regelmäßige Reisen zum Kunden bedeutet. Wie viel, hängt vom Projekt ab, aber ein paar Tage im Monat im Schnitt sind eine realistische Erwartung.
Der Aufgabenbereich ist ungewöhnlich breit. In einer Woche erfassen Sie vielleicht, wie ein Operations-Team tatsächlich Ausnahmen bearbeitet, reden einem Direktor ein Projekt aus, das sich nicht rechnen wird, und verbringen dann zwei Tage mit der Retry-Semantik einer Tool-Calling-Schleife. Wenn Sie das Engineering mögen, aber nicht den Raum, ist das nicht die richtige Stelle.
Was Sie tun werden
- Workflow-Audits durchführen: bei den Menschen sitzen, die die Arbeit machen, erfassen, was wirklich passiert und was das Prozessdokument behauptet, und den Workflow finden, der sich als Erstes lohnt
- Agentische Systeme entwerfen und ausliefern, die sich in den Stack einfügen, den ein Kunde bereits betreibt, ohne eine Migration zu verlangen
- Den Weg in den Produktivbetrieb verantworten: Orchestrierung, Evaluation, Kostenleitplanken, Observability und die Übergabe, mit der das Kundenteam das System selbst betreibt
- Direkt mit Engineers und Entscheidern auf Kundenseite arbeiten, auch mit denen, die bezweifeln, dass irgendetwas davon funktioniert
- Das Gelernte zurück in die Art bringen, wie wir das nächste Projekt führen
Was wir suchen
- Sehr gutes Python und das Urteilsvermögen zu erkennen, wann ein Problem gar keinen Agenten braucht
- Produktionserfahrung mit LLM-Anwendungen: Retrieval, Tool Use, strukturierte Ausgaben und die Fehlerfälle, die jedes davon mitbringt
- Sicherer Umgang mit Cloud-Infrastruktur auf AWS, Azure oder GCP und mit der CI/CD, die ein Deployment ehrlich hält
- Die Kommunikationsfähigkeit, am selben Nachmittag einem CFO einen Zielkonflikt und einem Staff Engineer eine Retry-Policy zu erklären
- Nachweislich etwas ausgeliefert, worauf andere angewiesen waren, und nach dem Launch dabeigeblieben
Schön, wenn Sie das mitbringen
- Erfahrung in Branchen außerhalb der Softwareindustrie, etwa Fertigung, Handel, Gesundheitswesen oder professionelle Dienstleistungen
- Sie haben den festgefahrenen KI-Piloten von jemand anderem übernommen und wieder in Bewegung gebracht
- Evaluations- und Observability-Werkzeuge für LLM-Systeme
Ihre ersten sechs Monate
- Monat 1: ein laufendes Projekt begleiten und Ihr erstes Workflow-Audit mit einem Senior Engineer durchführen
- Monat 3: ein Projekt verantworten, einschließlich Kundenbeziehung und Architekturentscheidungen
- Monat 6: Ihr System ist im Produktivbetrieb, das Kundenteam betreibt es ohne Sie, und Sie prägen mit, wie wir das nächste Projekt zuschneiden