Kanada
Cadence Design Systems
Charger Logistics Inc
Senior AI Engineer
Kanada
Brampton, Ontario, Canada
PythonSQLKubernetes
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Über die Stelle
Charger Logistics Inc. ist ein erstklassiger, eigener Spediteur mit Standorten in ganz Nordamerika.
Mit über 20 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung bester Logistiklösungen hat sich Charger Logistics zu einem erstklassigen Transportanbieter entwickelt und wächst weiter.
Wir suchen einen hochmotivierten Senior AI Engineer, der unser Team in unserem Büro in Brampton verstärkt und zur Entwicklung KI-gesteuerter Lösungen für verschiedene Abteilungen beiträgt. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau von Produktions-KI-Agenten und MCP (Model Context Protocol)-Integrationen, die reale Logistik-Workflows automatisieren – Disposition, Abrechnung, Compliance und Flottenbetrieb –, um die Zuverlässigkeit, Transparenz und Effizienz von KI-Anwendungen in realen, risikoreichen Umgebungen zu verbessern.
Aufgaben
- Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen von MCP-Servern, die Domänendienste mit ordnungsgemäßer Authentifizierung, Beobachtbarkeit und Fehlerbehandlung als KI-konsumierbare Tools bereitstellen.
- Erstellen von Multi-Agenten-Workflows unter Verwendung von Orchestrierungs-Frameworks und Agent-zu-Agent-Kommunikationsprotokollen für komplexe Logistikautomatisierung.
- Entwickeln und Optimieren von Wissensabruf-Pipelines unter Verwendung von RAG-, KAG- und CAG-Strategien – Auswahl des richtigen Ansatzes basierend auf Abfragekomplexität, Datenvolatilität und Domänen-Reasoning-Anforderungen.
- Entwerfen von hybriden Abrufarmitekturen, die zwischen CAG für statische Referenzdaten, RAG für dynamische operative Abfragen und KAG für Multi-Hop-Reasoning über strukturierte Domänenkenntnisse leiten.
- Implementieren von LLM-Integrationsschichten – Prompt Engineering, Funktionsaufrufe, Parsen strukturierter Ausgaben und Modell-Routing für Domänen-Genauigkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Anforderungen zu sammeln und operative Workflows in Agenten-Fähigkeiten zu übersetzen.
- Bereitstellen und Warten der Agenten-Infrastruktur auf Kubernetes mit GitOps-Praktiken und Observability-Tools.
Mindestanforderungen
- 4 Jahre Erfahrung mit einem Bachelor-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten technischen Bereich.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in interdisziplinären oder teambasierten Umgebungen.
- Solides Verständnis von REST APIs, Microservices-Architektur und KI/ML-Konzepten.
- Erfahrung im Aufbau von Produktions-KI-Anwendungen in Python – nicht nur in Notebooks oder Prototypen.
- Praktische Kenntnisse in der LLM-Integration: Funktionsaufrufe, Tool-Nutzung, strukturierte Ausgaben (OpenAI, Anthropic oder Google APIs).
- Solides Verständnis von Wissensabruf-Mustern, einschließlich RAG (Retrieval-Augmented Generation), mit Vertrautheit mit aufkommenden Ansätzen wie KAG (Knowledge-Augmented Generation) und CAG (Cache-Augmented Generation).
- Kenntnisse in SQL und mindestens einer analytischen Datenplattform (BigQuery, Snowflake oder ähnlich).
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Container-Orchestrierung (Kubernetes).
- Hintergrund in MCP, Agenten-Orchestrierungs-Frameworks, Wissensgraphen oder Streaming-Datensystemen ist ein großer Vorteil.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt
- Gesundheitsleistungen
- Karrierewachstum
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