Auf einen Blick
Senior Agentic AI Engineer mit 6+ Jahren Erfahrung gesucht zum Architektieren und Aufbau von GenAI- und agentic-AI-Produkten vom Prototyping bis zur Produktions-Deployment mit LLMs und Multi-Agent-Systemen.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ APAC
- 6+ Jahre ML Erfahrung, 2+ Jahre GenAI
- LLM und Prompt Engineering Expertise
- LangChain/LangGraph Erfahrung
- Python, TensorFlow, PyTorch
Generative AI
Agentic AI
Machine Learning
LangChain
LangGraph
Python
TensorFlow
PyTorch
Gehalt geschätzt anhand Senior ML Engineer mit 6+ Jahren und 2+ Jahren GenAI/agentic-Fokus; globaler Markt für diese Spezialzialisierung und Seniority: $150-220k.. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Erfahrene ML/Data-Science-Ingenieure
- Generative-AI-Spezialisten
- Cloud-Architekten und MLOps-Profis
🚫 Weniger geeignet
- Junior-Entwickler (6+ Jahre erforderlich)
- Einzelne IC ohne Architektur-Erfahrung
- Non-Cloud-Background
💡 Gut zu wissen
- Consulting/Solution-Architecture-Erfahrung ist bevorzugt
- Fintech-, Healthcare- oder Insurance-Background bevorzugt
- Customer-facing Rolle mit technischer Tiefe
Über das Unternehmen
Weekday vermittelt für einen ihrer Clients. Senior-Rolle mit Fokus auf Generative AI und agentic AI-Systeme.
Deine Aufgaben
- Architektur und Aufbau von skalierbaren Generative-AI- und agentic-AI-Anwendungen end-to-end
- Design von LLM-gestützten Workflows und Prompt-Strategien für reflexive, selbstlernende Multi-Agent-Systeme
- Aufbau intelligenter AI-Agenten mit LangChain und LangGraph für NL-to-SQL, autonome Task-Agenten und RAG-Pipelines
- Auswahl, Anpassung und Optimierung von State-of-the-Art-LLMs
- Design und Ownership von End-to-End ML/GenAI-Pipelines mit Training, Deployment und Monitoring
- Entwicklung von APIs, Microservices und Integrations-Frameworks
- Verantwortungsvolle KI-Praktiken mit Fokus auf Halluzination-Mitigation und Reliability
- Direktes Partnering mit Kunden zu AI-Architektur
Deine Voraussetzungen
- 6+ Jahre in traditionellem ML, davon 2+ Jahre hands-on mit Generative AI
- Starke Erfahrung mit LLMs (GPT und ähnlich), Prompt Engineering und agentic Systems
- Real-World-Erfahrung mit LangChain/LangGraph oder ähnliche agentic Frameworks
- Starke Python-Fähigkeiten, API-Wrapper und Third-Party-Integrationen
- Solide Grundlagen in Transformers, CNNs, RNNs mit hands-on TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Erfahrung mit NLP, Embedding-Modellen und Vector-Datenbanken
- Hands-on Arbeit mit OpenAI, Llama/Llama2, Azure OpenAI
- Erfahrung mit verteilten, Cloud-nativen Architekturen
- Proficiency mit AWS, Azure oder GCP, Docker/Kubernetes
- MLOps/LLMOps Erfahrung
