Vereinigte Staaten
Launch Legends
Air
AI Engineer, Interne Befähigung & Produktivität
Vereinigte Staaten
Pittsburgh, Pennsylvania, United States
PythonReactAWSGCP
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UNTERNEHMENSBESCHREIBUNG
Air ist führend im Bereich Enterprise Readiness. Unsere Mission ist es, Readiness als Echtzeitbedingung zu etablieren, die kontinuierlich erreicht wird. Heute besteht eine gefährliche Readiness Gap zwischen dem, was die Frontlinie benötigt, und dem, was geliefert wird.
Unsere KI-native Plattform, Air Enterprise Readiness, stimmt Entwicklung, Produktion, Lieferung und Wartung in einem koordinierten Ausführungssystem für Regierungsbehörden und industrielle Zulieferer aufeinander ab. Durch die Offenlegung echter Kapazitäten, die Aufdeckung realer Einschränkungen, die Koordination von Ressourcen und die Ausführung mit der Geschwindigkeit operativer Anforderungen erhält die Frontlinie das, was sie zum Erfolg benötigt.
STELLENBESCHREIBUNG
Wir suchen einen erfahrenen KI-Ingenieur für unser KI-Enablement-Team, der sich darauf konzentriert, die interne Mitarbeiterproduktivität und operative Effizienz im gesamten Unternehmen schnell zu steigern, indem robuste KI-Integrationen und agentenbasierte Workflows skaliert werden.
Diese Rolle wird zentral für das Design und die Bereitstellung von Agenten zur Bewältigung komplexer End-to-End-Aufgaben sein und messbare Verbesserungen in der Arbeitsweise unserer Kernteams (z. B. Produkt, Engineering, Betrieb und Customer Success) vorantreiben.
Diese strategische und umsetzungsorientierte Rolle wird unsere interne KI-Enablement-Roadmap leiten und sich zunächst intensiv darauf konzentrieren, Kernabteilungen (z. B. Vertrieb, Marketing, Produkt, Engineering, Betrieb und Customer Success) durch agentenbasierte Automatisierung zu verbessern.
Sie werden erstklassige KI-Tools und KI-Agenten (z. B. Gemini und andere LLMs) nutzen, um die Mitarbeiterproduktivität dramatisch zu steigern, die Betriebskosten zu senken und unsere Teams zu befähigen, schnellere, bessere Ergebnisse in großem Maßstab zu erzielen.
Ihr Ziel ist es, unsere Grundlage für eine KI-gestützte Zukunft zu schaffen, indem KI-gesteuerte Workflows und Agenten im gesamten Unternehmen implementiert werden, beginnend mit internen Abläufen und der Verknüpfung von Workflows über Schlüsselbereiche wie GTM.
Qualifikationen
Um diesen Job gut zu machen, suchen wir jemanden, der Projekte auf Basis von LLMs vorweisen kann, die Ihre Fähigkeit zur zuverlässigen Automatisierung komplexer Aufgaben demonstrieren.
- Erfahrung mit der Integration und Arbeit mit LLMs, mit einem starken Verständnis ihrer Fähigkeiten und Grenzen
- Erfahrung mit der Integration und Arbeit mit Agenten-Frameworks (z. B. Claude Agent SDK, Google Anti-Gravity, OpenAI Agent SDK)
- Erfahrung im Aufbau von Observability-, Evaluierungs- und Feedbackschleifen für das Agentenverhalten (Telemetrie, Prompt-Evaluierung, Regressionstests und Zuverlässigkeitsmetriken).
- Erfahrung in stark mehrdeutigen Umgebungen und die Fähigkeit, mit Dringlichkeit zu agieren
- Startup-Erfahrung, insbesondere bei der Skalierung von Produkten von Null auf Eins
- US-Staatsbürgerschaft ist erforderlich
Erforderliche Fähigkeiten
- Bachelor-, Master- oder Doktorabschluss in Informatik, Computer Engineering, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von ML- oder LLM-basierten Systemen in Produktionsumgebungen
- Praktische Erfahrung im Aufbau, der Entwicklung und der Produktion von machine learning-Systemen
- Fortgeschrittene Softwarekenntnisse in Python und anderen Programmiersprachen
- Erfahrung mit gängigen LLM-Algorithmen und Implementierungen, einschließlich der Codierung von Agenten (z. B. Claude Code und GenAI-Codierungspraktiken).
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen (z. B. AWS, GCP)
- Ein starker Wunsch, neue Technologien zu lernen und zu erforschen
- Vertrautheit mit Git Quellcodeverwaltung
- Fähigkeit zur kollaborativen Arbeit mit wenig Aufsicht
- Ein brennender Wunsch, in einem herausfordernden, schnelllebigen Tech-Umfeld zu arbeiten
- Ein brennender Wunsch, in einem herausfordernden, schnelllebigen Tech-Umfeld zu arbeiten
Starke Kandidaten haben
- Tiefgreifende Erfahrung in der Nutzung von Agenten über Anwendungen und Geschäftsabläufe hinweg, um sinnvolle Auswirkungen zu erzielen
- Erfahrung im Design und der Bereitstellung komplexer agentenbasierter Systeme unter Verwendung von LLMs (z. B. tiefgehende Forschung)
- Praktische Arbeit mit Multi-Agenten-Koordination, Routing und Tool-Orchestrierung
Gewünschte Fähigkeiten
- Aktueller Besitz einer US-Sicherheitsfreigabe oder die Fähigkeit, diese mit unserer Unterstützung zu erhalten
- Erfahrung in oder Exposition gegenüber den Nuancen eines Startups oder eines anderen unternehmerischen Umfelds
- Erfahrung mit modernen front-end-Frameworks (z. B. React, Next.js oder ähnlichen) und API-gesteuerten UI-Architekturen
Diese Position ist eine Vollzeitstelle in unserem Büro in Arlington, VA oder Pittsburgh, PA. Diese Position kann eine Reisetätigkeit von bis zu 25% erfordern.
Wie wir Erfolg definieren (Schlüsselmetriken) Interne Team-Befähigung (Betrieb, Customer Success, Engineering)
- Operative Kosteneinsparungen: Reduzierung der Betriebskosten für Zielteams durch Workflow-Automatisierung mittels KI-Agenten.
- Mitarbeiterproduktivität: Erzielung messbarer Steigerungen der internen Teamkapazität und -geschwindigkeit durch KI-gesteuerte Workflows und Tools.
- Interne Adoptionsrate: Erzielung einer hohen Adoptionsrate neuer KI-Agenten und Befähigungstools in Schlüsselabteilungen innerhalb der ersten 90 Tage.
- Beschleunigte Entwicklung: Reduzierung der Entwicklungszeiten für Features durch KI-gestützte Code-, Dokumentations- und Testwerkzeuge.
Umfang der Verantwortlichkeiten
- Entwirft und baut Multi-Agenten-Systeme mit Tool-Nutzung, Speicher, Routing und Planung, um interne Geschäftsprozesse zu automatisieren und die Mitarbeiterfähigkeiten zu verbessern.
- Entwickelt Agenten-Skills und Tools als modulare, komponierbare Dienste, die mit backend-Systemen, Modellen und Datenverarbeitung interagieren, um die Geschwindigkeit interner Teams zu erhöhen.
- Trägt zur technischen Architektur und den Engineering-Standards für interne agentenbasierte Systeme bei und stellt Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit im gesamten Unternehmen sicher.
- Unterstützt die automatisierte Bewertung von Agenten, Skills und Prompts über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg, um zuverlässige interne Tools sicherzustellen.
- Arbeitet mit internen Produkt-, Engineering-, GTM- und Betriebsteams zusammen, um KI-gesteuerte Lösungen zur Optimierung ihrer Workflows und zur Reduzierung der Betriebskosten zu identifizieren und zu implementieren.
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