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AI Engineer
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Über die Stelle
AI Engineer – Agentic Automation
Werden Sie Teil eines schnell wachsenden Unternehmens, das die LKW-Transportbranche revolutioniert! Cargomatic ist die #1 Technologieplattform und der digitale Marktplatz für erstklassige, lokale LKW-Transporte. Schauen Sie sich um. Buchstäblich alles, was Menschen bauen, anbauen oder verkaufen, wurde irgendwann mit einem LKW transportiert. Lokale LKW-Transporte sind das Lebenselixier jeder regionalen Wirtschaft, und dennoch verlässt sich diese $82 Milliarden-Industrie immer noch stark auf Telefonanrufe und Faxgeräte. Cargomatic verändert die Art und Weise, wie Waren an jedem lokalen Knotenpunkt der Lieferkette bewegt werden, indem Verlader und gewerbliche LKW-Fahrer durch mobile Technologie miteinander verbunden werden. Wir lösen täglich komplexe, reale Probleme und sorgen für volle Transparenz im Versandprozess.
Cargomatic sucht einen äußerst praxisorientierten AI Engineer, der in schnelllebigen Umgebungen aufblüht und eine Leidenschaft für Rapid Prototyping sowie die Bereitstellung eigenständiger, KI-gesteuerter Anwendungen mitbringt. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau von agentischen KI-Systemen und Automatisierungstools, die sich in unser Ökosystem integrieren und unmittelbaren geschäftlichen Mehrwert liefern – in Zusammenarbeit mit einem aktiven TMS- und RPA-Stack, unter Berücksichtigung realer Anforderungen an die Ausnahmebehandlung und Auditierung. Sie arbeiten an der Schnittstelle von KI, Produktentwicklung und Infrastruktur – wobei Sie Ideen schnell in funktionierende Prototypen verwandeln und die vielversprechendsten Lösungen in die Produktion skalieren.
Chancengleichheit
Standort: Remote
Vergütung: $150,000 – $210,000
Cargomatic ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir feiern Vielfalt und verpflichten uns, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwurf von agentischen KI-Workflows für strukturierte Logistikabläufe mit klaren Eskalationspfaden zur menschlichen Überprüfung oder RPA, wo deterministische Handhabung erforderlich ist
- Aufruf von Kernplattform- bzw. internen APIs, um Automatisierungs-Workflows in unser TMS und andere interne Systeme zu integrieren, in Zusammenarbeit mit front-end- und backend-Engineering bei der Umsetzung
- Integration von LLMs, APIs und Datenpipelines in zuverlässige Produktionsdienste – einschließlich Anbindungen an Data Engineering mit Systemen wie Firestore und Redshift
- Aufbau und Implementierung von agentischen KI-Systemen, die zu autonomer Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung fähig sind
- Verantwortung für Evaluierungs-Frameworks – Genauigkeit, Latenz, Kosten pro Aufruf, Fallback-Verhalten und Ausnahmebehandlung
- Implementierung von Leitplanken, Monitoring und Audit-Trails für KI-Produktionssysteme
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Ops-Teams zur Definition von Erfolgskennzahlen vor der Entwicklung
- Nutzung moderner LLM-Ökosysteme, einschließlich Claude-basierter und Code-first KI-Frameworks, zum Aufbau intelligenter Agenten und Workflows
- Kontinuierliche Verfolgung von Fortschritten im Bereich KI/ML, insbesondere bei Agenten-Frameworks und Automatisierungstools
- Aufbau leichtgewichtiger frontend-Schnittstellen aus Produktprototypen und Zusammenarbeit mit full-stack-Engineering zur Operationalisierung und Skalierung erfolgreicher Prototypen
Anforderungen
- 3+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von KI- oder Automatisierungssystemen in produktiven Unternehmensumgebungen
- Starkes Verständnis von agentischen KI-Konzepten – Tool-Nutzung, Funktionsaufrufe, Ausnahme-Routing und Konfidenz-Handhabung in großem Maßstab
- Klares Verständnis dafür, wo LLMs und agentische Systeme RPA überlegen sind – und wo nicht
- Vertrautheit mit der Zusammenarbeit mit RPA-Entwicklern – Verständnis für die Übergabe strukturierter Ausgaben in nachgelagerte deterministische Workflows
- Erfahrung mit LLM APIs (Claude, OpenAI), einschließlich Prompt-Design, Orchestrierung und Evaluierung
- Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung – n8n, LangChain, Temporal oder Ähnlichem
- Vertrautheit mit No-Code/Low-Code-Automatisierungstools wie Zapier, mit der Fähigkeit zu erkennen, wann diese nicht mehr ausreichen
- Erfahrung im Aufbau regelbasierter Automatisierung mit strukturierten Eingaben, Ausnahmebehandlung und Audit-Trails
- Vertrautheit mit RAG und Vektordatenbanken
- Erfahrung in der Integration mit TMS- oder ERP-Plattformen, einschließlich des Aufrufs von Kernplattform- bzw. internen APIs zur Ausführung von Produktionsaktionen
- Backend-Kenntnisse in Node.js; Vertrautheit mit React für den Aufbau leichtgewichtiger Schnittstellen; komfortabel in der Zusammenarbeit mit full-stack- und Data-Engineering-Teams für die Bereitstellung in Produktionssystemen
- AWS-Erfahrung (Lambda, ECS, S3)
- Vertrautheit mit Datenbanken und Data Warehouses wie MongoDB, RDS (PostgreSQL/MySQL), Firestore und Redshift
- Erfahrung in der Integration von Drittanbieter-APIs und dem Aufbau von Microservices
- Aktives GitHub-Profil oder nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von KI-Systemen in der Produktion über die Prototypenphase hinaus
Vorteile & Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
- 401K-Unternehmenszuschussprogramm
- Flexible bezahlte Freistellung (PTO) und bezahlte Feiertage
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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