Guidepoint

29.10.2026

Senior AI Engineer

Kanada

Toronto, Ontario, Canada

TypeScriptPythonKubernetes

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Überblick

Guidepoint investiert in angewandte KI für seine Forschungsplattform. Wir entwickeln produktive KI-Systeme, die Forschungsteams dabei unterstützen, mit unserem globalen Expertennetzwerk und unseren proprietären Wissensbeständen zu interagieren. Diese Systeme kombinieren Multi-Agenten-Workflows, konversationelle KI, Retrieval-Methoden und strukturierte Daten, um zuverlässige und qualitativ hochwertige Forschungserlebnisse zu ermöglichen.

Wir suchen einen praxisorientierten Senior AI Engineer, der funktionierende Prototypen in die Produktion überführt und die Architektur im Zuge der Produktentwicklung mitgestaltet. Sie übernehmen umfassende Verantwortung für das Agenten-Design, die Evaluierung, APIs und das Cloud-Deployment und arbeiten dabei eng mit Stakeholdern aus den Bereichen Produkt, Engineering und Compliance zusammen.

Dies ist eine hybride Stelle an unserem Standort in Toronto.

Ihre Aufgaben

Aufbau von Multi-Agenten-Workflows: Entwurf und Bereitstellung von Systemen, in denen spezialisierte Agenten zur Erledigung von Forschungsaufgaben zusammenarbeiten, einschließlich Aufgabenplanung, Tool-Nutzung, Delegation, Übergaben und Ergebnissynthese.

Zuverlässigkeit des Agentenverhaltens sicherstellen: Durchsetzung von Berechtigungen, Domänenregeln, Workflow-Grenzen und Output-Anforderungen im Anwendungscode. Design für sichere Tool-Nutzung, klare Fehlerbehandlung und bei Bedarf menschliche Überprüfung.

Verantwortung für Orchestrierung und Status: Aufbau zuverlässiger Multi-Turn-Workflows mit explizitem Statusmanagement, Strategien für Speicher und Kontext, Timeouts, Wiederholungsversuchen und Wiederherstellung bei Teilfehlern.

Entwicklung produktiver APIs: Erstellung und Wartung von Python-Diensten und APIs, die Agenten mit Guidepoint-Produkten, internen Daten und Drittanbietern verbinden.

Antworten auf vertrauenswürdige Daten stützen: Aufbau von Retrieval- und Such-Pipelines über große interne Wissensbestände. Rückgabe strukturierter, nachvollziehbarer Ergebnisse und klare Kennzeichnung der Quellen, die eine Antwort stützen.

Aufbau des Evaluierungssystems: Definition und Pflege von Evaluierungen für Aufgabenerfolg, faktische Genauigkeit, Fundiertheit, Vollständigkeit, Richtlinieneinhaltung, Latenz und Kosten. Nutzung repräsentativer Testsets, Regressionsprüfungen und Produktionsfeedback zur Steuerung von Verbesserungen und Rollout-Entscheidungen.

Bereitstellung und Betrieb von KI-Diensten: Verantwortung für Dienste vom Entwurf bis zur produktiven Bereitstellung und dem Betrieb unter Verwendung von Containern, Kubernetes, Azure und Databricks, wo dies angemessen ist.

Optimierung der gesamten KI-Pipeline: Auswahl von Modellen und Tools, Kontext-Engineering, Definition strukturierter Outputs und Management von Zielkonflikten zwischen Qualität, Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten.

Saubere Integration von Anbietern: Kapselung von Modell-, Retrieval- und Voice-Anbietern hinter klaren Schnittstellen, damit sich das System bei Änderungen von Produkten und Anforderungen weiterentwickeln kann.

Festlegung von Engineering-Praktiken: Etablierung von Mustern für Code-Reviews, Tests, Observability, Incident-Response und Produktionsreife im Zuge des Teamwachstums.

Ihr Profil

8+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon 3+ Jahre in der Entwicklung und dem Betrieb von produktiven KI- oder LLM-basierten Produkten.

Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich mit 6+ Jahren Berufserfahrung; oder ein Master-Abschluss mit 4+ Jahren Berufserfahrung in der backend-Softwareentwicklung und Generativer KI. Dies muss eine nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Entwurf, Aufbau und der Skalierung von verteilten, produktionsreifen Systemen beinhalten.

Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf und der Bereitstellung von Multi-Agenten- oder agentenbasierten Workflows in der Produktion, einschließlich Orchestrierung, Tool-Nutzung, Statusmanagement und Fehlerbehandlung.

Fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Erstellung produktiver APIs und backend-Dienste. TypeScript-Erfahrung ist von Vorteil.

Praktische Erfahrung mit Cloud-native Deployment, einschließlich Containern, Kubernetes, CI/CD und Produktions-Observability.

Erfahrung in der Arbeit mit Azure und/oder Databricks in Produktionsumgebungen.

Praktische Erfahrung mit der Evaluierung von LLM: Erstellung von Testsets, Messung von Qualität und Genauigkeit, Analyse von Fehlern und Nutzung der Ergebnisse zur Verbesserung von Systemen oder zur Freigabe von Releases.

Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken oder groß angelegten Suchsystemen.

Verständnis von Modell- und Workflow-Risiken, einschließlich nicht unterstützter Antworten, Prompt-Injection, unsicherer Tool-Aufrufe und Datenzugriffsgrenzen – sowie Erfahrung in deren Adressierung durch Systemdesign und Code.

Erfahrung im Betrieb von Diensten mit produktionsrelevanten Anforderungen an Zuverlässigkeit, Latenz und Kosten.

Produktverständnis: Sie können eine nützliche erste Version eingrenzen, Ansätze evidenzbasiert vergleichen und iterativ ausliefern.

Wünschenswert

Erfahrung mit Agenten- und Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph, LangChain oder ähnlichen, verbunden mit der Urteilsfähigkeit, einfachen Code zu verwenden, wenn dies die bessere Lösung ist.

Erfahrung mit Databricks, einschließlich der Daten-, machine learning- oder Deployment-Workflows.

Erfahrung mit Echtzeit- oder Streaming-Systemen, wie WebSockets, WebRTC, Audio-Pipelines oder anderen Diensten mit geringer Latenz.

Erfahrung mit Voice-KI, einschließlich Telefonie-Plattformen, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Turn-Taking oder Frameworks für Voice-Agenten.

Erfahrung mit Wissensgraphen oder groß angelegtem Information Retrieval.

Erfahrung in regulierten oder Compliance-sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen.

Erfahrung mit LLM-as-Judge-Methoden, Workflows für menschliche Überprüfungen oder Produktionsüberwachung für KI-Qualität.

Was wir bieten

Die jährliche Grundgehaltsspanne für diese Position liegt bei 175,000-210,000. Darüber hinaus ist diese Position für einen jährlichen diskretionären Bonus basierend auf der Leistung berechtigt.

Sie haben außerdem Anspruch auf folgende Leistungen:

Bezahlter Urlaub

Umfassendes Leistungspaket

Arbeitgeberzuschuss zur betrieblichen Altersvorsorge (RRSP)

Entwicklungsmöglichkeiten durch die LinkedIn Learning-Plattform

Über Guidepoint

Guidepoint unterstützt End-to-End-Forschungs-Workflows für die weltweit besten Forschungsteams.

Unterstützt durch ein globales Netzwerk von mehr als 2 Millionen Experten und über 1,600 Mitarbeitern bietet Guidepoint Echtzeitzugang zu Fachwissen, Primärforschung und umsetzbarem Wissen, das Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch Beratungen, Umfragen, Veranstaltungen, proprietäre Inhalte und KI-gestützte Tools unterstützen wir jede Phase des Entscheidungsprozesses – von der Entwicklung von Hypothesen und dem Sammeln von Erkenntnissen bis hin zur Validierung von Annahmen und dem Aufbau von Überzeugung für kritische Entscheidungen.

Bei Guidepoint beruht unser Erfolg auf der Vielfalt unserer Mitarbeiter, Experten und Kunden, was es uns ermöglicht, sinnvolle Verbindungen und ein breites Spektrum an Perspektiven zu fördern. Wir verpflichten uns, ein integratives und einladendes Umfeld zu schaffen, in dem Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, Identitäten und Erfahrungen einen Beitrag leisten und erfolgreich sein können.

Vergütung

#LI-SP1

#LI-HYBRID

Diese Stellenausschreibung bezieht sich auf eine bestehende Vakanz. Das angebotene Gehalt basiert auf den Fähigkeiten, der Erfahrung, den Qualifikationen und dem Standort des erfolgreichen Kandidaten.

$175,000—$210,000 CAD

Sprachen

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