Auf einen Blick
ThoughtFull sucht einen AI Engineer mit 4+ Jahren Erfahrung in LLM-Anwendungen zur Entwicklung von produktionsreifen KI-Systemen. Remote-Rolle in Ägypten/Asien mit Fokus auf RAG, KI-Agenten, Backend APIs und Cloud-Deployment.
💰 MYR 8.300–13.300/Mon.
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ APAC
- 4+ Jahre Software-Engineering mit KI
- Python und Backend-Frameworks
- LLM API Integration
- RAG-Architekturen
Python
RAG
FastAPI
AWS
Docker
AI Agents
Angegeben: MYR 8.300–13.300/Mon. · Marktschätzung: ~MYR 99.600–159.600/Jahr.
✅ Geeignet für
- ML Engineers und Python-Spezialisten
- Kandidaten mit LLM/Transformer Erfahrung
- Remote-First Arbeiter mit APAC Zeitzone-Kompatibilität
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten ohne Machine Learning Hintergrund
- Frontend oder traditionelle Backend-nur Kandidaten
- Kandidaten, die nicht in GMT+8 arbeiten können
💡 Gut zu wissen
- Kein Visa-Sponsoring verfügbar
- Malaysia/Singapore Zeitzone (GMT+8) Anforderung ist hart
- Psychische Gesundheit ist regulierter Bereich - Compliance wichtig
Über ThoughtFull
ThoughtFull ist eine von Temasek finanzierte Mental-Health-Plattform, die umfassende psychische Gesundheitsdienste für Unternehmenskunden in Asien und darüber hinaus bereitstellt. Das Unternehmen war das erste in Asien, das klinisch validierte textbasierte Coaching anbot und erste Partnerschaft mit Versicherungsanbietern.
Deine Aufgaben
- Designen, entwickeln und deployment von produktionsreifen KI-Anwendungen mit LLMs und modernen KI-Frameworks
- KI-Agenten und automatisierte Workflows bauen, die mit APIs, Datenbanken und bestehenden Systemen integrieren
- RAG-Pipelines entwickeln und optimieren für Dokumentverarbeitung, Embeddings und Vektorsuche
- LLM-Provider wie OpenAI, Anthropic und AWS Bedrock integrieren und verwalten
- Backend-Services und RESTful APIs für KI-powered Anwendungen entwickeln
- KI-Evaluations-Frameworks und Guardrails implementieren für Accuracy, Safety und Zuverlässigkeit
- Deployment und Monitoring von KI-Services mit Cloud-Infrastruktur, Docker und CI/CD Pipelines
Anforderungen
- 4+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung mit KI/LLM-Anwendungen
- Starke Python-Kompetenz und Backend-Frameworks wie FastAPI oder Django
- Praktische Erfahrung mit LLM-APIs (OpenAI, Anthropic, ähnliche)
- Erfahrung mit KI-Agenten und agentic Workflows
- Verständnis von RAG-Architekturen und Vector Databases
- AWS, Docker und Cloud-Infrastruktur Hands-on Erfahrung
