AI Engineer

Deine Aufgabe

Diese Rolle konzentriert sich auf das Design und die Entwicklung von produktionsreifen Multi-Agent-Systemen für Incident Management und Root-Cause-Analyse. Diese Position erfordert 6+ Jahre Erfahrung.

Hauptaufgaben

• Design und Entwicklung einer produktionsreifen Multi-Agent-Runtime, die den Agenten-Lebenszyklus, die Zustandspersistenz, das Audit-Logging und die Orchestrierung spezialisierter Diagnose-Agenten verwaltet
• Aufbau und Optimierung des Principal Agent, der Aufgaben dynamisch plant und Ergebnisse von nachgelagerten Agenten (Performance, Topology, Alarm, Ticket, CX und Event Scout) unter Verwendung des Model Context Protocol (MCP) aggregiert
• Implementierung der RCA Inspector Reasoning Engine, die Multi-Source-Incident-Kontext gegen strukturelle Playbooks und historische Daten analysiert, um priorisierte, erklärbare Root-Cause-Hypothesen zu erstellen
• Pflege von Stream-to-Stream-API-Verträgen und Integrationen mit benachbarten Systemen, einschließlich Data Stream (Pub/Sub-Anomalie-Konsum), Knowledge Stream (semantische Graph-Abfragen) und Experience Stream (WebSocket/SSE-Operator-Dashboards)
• Aufbau sicherer Human-in-the-Loop-Integrationen für den Remediation Agent zur Anbindung an Backend-APIs, die kontrollierte Aktionen wie Traffic-Umleitungen, Ticket-Erstellung und Partner-Benachrichtigungen unter strikten Freigabe-Gates ermöglichen
• Sicherstellung, dass alle Agenten-Entscheidungen, Zwischenschritte und Begründungen protokolliert und rekonstruierbar sind, um vollständige Auditierbarkeit und Erklärbarkeit zu gewährleisten
  
  

Dein Profil

Wir suchen einen erfahrenen Software Engineer mit mehr als 6 Jahren Erfahrung, um produktionsreife Multi-Agenten-Systeme zu entwerfen und zu entwickeln, fortschrittliche Reasoning-Engines zu implementieren und sichere Integrationen für KI-gesteuerte Diagnose- und Behebungsplattformen zu erstellen.

Muss-Kriterien

• Mehr als 6 Jahre professionelle Erfahrung im Software Engineering
• Erfahrung im Design und der Entwicklung produktionsreifer Multi-Agenten-Runtime-Systeme
• Erfahrung mit Agenten-Lifecycle-Management und State Persistence
• Erfahrung mit Audit Logging und Orchestrierung spezialisierter Agenten
• Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von Principal Agents für dynamisches Task Scheduling
• Erfahrung mit Result Aggregation von nachgelagerten Agenten
• Kenntnisse des Model Context Protocol (MCP)
• Erfahrung in der Implementierung von Reasoning-Engines für Root Cause Analysis
• Erfahrung in der Analyse von Multi-Source-Incident-Context
• Erfahrung mit strukturellen Playbooks und historischer Datenanalyse
• Erfahrung in der Erstellung von priorisierten, erklärbaren Hypothesen
• Erfahrung in der Pflege von Stream-to-Stream-API-Verträgen und -Integrationen
• Erfahrung mit Pub/Sub-Systemen für Anomalie-Consumption
• Erfahrung mit semantischen Graph-Queries
• Erfahrung mit WebSocket und Server-Sent Events (SSE) für Echtzeit-Dashboards
• Erfahrung im Aufbau sicherer Human-in-the-Loop-Integrationen
• Erfahrung in der Anbindung an Backend-APIs für kontrollierte Aktionen
• Erfahrung mit Traffic Reroutes, Ticket-Erstellung und Partner-Benachrichtigungen
• Erfahrung in der Implementierung von Approval Gates und Security Controls
• Erfahrung mit dem Logging von Agenten-Entscheidungen und Zwischenschritten für Auditierbarkeit
• Erfahrung in der Sicherstellung vollständiger Rekonstruierbarkeit und Erklärbarkeit von Systementscheidungen
  
  

Über uns

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