Inspira Financial

28.10.2026

Sr. AI Software Engineer (Remote)

Vereinigte Staaten

Oak Brook, Illinois, United States

Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.

Über die Stelle

Der Sr. AI Software Engineer berichtet an den Sr. Director, AI Center of Excellence, im Technologiebereich und hat keine direkten Unterstellten. Werden Sie Teil eines wachsenden Teams, das die Arbeitsweise unseres Unternehmens direkt beeinflusst. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit Geschäftsbereichen in den Bereichen Health & Benefits, Retirement & Wealth, Operations, Contact Center, Finanzen, HR, Marketing, Vertrieb und Engineering zusammen. Sie agieren als Berater an der Schnittstelle unserer internen Teams und helfen dabei, KI-Potenziale zu identifizieren, Anforderungen zu definieren, Prototypen zu erstellen und kontrollierte, messbare KI-Agenten in die Produktion zu überführen. Zu den Hauptaufgaben gehören das Finden und Eingrenzen von KI-geeigneten Geschäftsproblemen, das Erstellen und Bereitstellen von produktiven Agenten und Automatisierungen auf genehmigten Unternehmensplattformen, das Erstellen von Prozess-Baselines sowie das Messen und Berichten des ROI vor und nach der Implementierung. Zudem wenden Sie KI-Governance- und Compliance-Kontrollen auf jeden Build an und wandeln wiederkehrende Aufgaben in wiederverwendbare Muster um, während Sie gleichzeitig die KI-Kompetenz in den von Ihnen unterstützten Geschäftsbereichen fördern. Sie bringen Informationen zurück in das CoE und liefern einen Mehrwert für unsere Geschäftspartner. Wenn Sie es lieben, neue Herausforderungen zu finden, Menschen neue Lösungswege aufzuzeigen sowie zu entwickeln und zu tüfteln, während Sie kontinuierlich einen entscheidenden geschäftlichen Mehrwert liefern, ist diese Rolle perfekt für Sie.

Aufgaben & Verantwortlichkeiten

Integration in Geschäftsteams in den Bereichen Health & Benefits, Retirement & Wealth, Operations, Contact Center, Finanzen, HR, Marketing, Vertrieb und Engineering, um repetitive, automatisierbare oder durch Engpässe belastete Arbeitsabläufe zu identifizieren.

Übersetzung und Kommunikation eines geschäftlichen Bedarfs in eine schriftliche Lösungsvorgabe, Erfolgskriterien, Datenanforderungen sowie eine dokumentierte Empfehlung, ob KI die geeignete Lösung darstellt.

Erstellung von funktionsfähigen Prototypen zur Validierung der Machbarkeit, bevor eine vollständige Implementierung erfolgt.

Angemessene Eingrenzung jeder Gelegenheit, um zu bestimmen, ob die richtige Lösung ein zweckgebundener Agent, ein automatisierter Workflow, ein mehrstufiges Agentensystem oder eine bestehende, genehmigte Anbieterlösung ist.

Entwicklung von produktiven Agenten und Automatisierungen auf genehmigten Unternehmensplattformen, einschließlich Assistant- und Agent-Frameworks, Low-Code-Workflow-Automatisierung, Dokumentenintelligenz, Konversations- und Agent-Assist-Funktionen sowie Natural Language Analytics.

Design von mehrstufigen Agentensystemen, bei denen eine Orchestrierungsebene Anfragen an spezialisierte Agenten mit definierten Tools, klaren Grenzen und einer sauberen Übergabe an einen Menschen weiterleitet.

Integration in Geschäftssysteme über genehmigte Konnektoren und MCP-Server sowie Unterstützung des Genehmigungsprozesses für neue Konnektoren, wenn ein Anwendungsfall dies erfordert.

Übergabe fertiggestellter Builds mit Dokumentation, Runbook, einem benannten Eigentümer und einem Geschäftsanwender, der in der Lage ist, die Lösung eigenständig zu betreiben.

Erstellung einer Prozess-Baseline vor jedem Build, unter Erfassung von Zykluszeiten, Volumen, Fehler- und Nacharbeitsraten, Bearbeitungszeiten sowie Kosten pro Einheit, sofern anwendbar.

Instrumentierung bereitgestellter Agenten, sodass der Mehrwert kontinuierlich gemessen wird, anstatt ihn nur zum Zeitpunkt der Einführung zu behaupten.

Ehrliche Berichterstattung über Ergebnisse, einschließlich Builds, die keinen Mehrwert geliefert haben, sowie der daraus resultierenden Erkenntnisse.

Anwendung einer ISO/IEC 42001 Governance-Mentalität auf jeden Build, einschließlich definiertem Zweck, Risikoklassifizierung, Datenverarbeitung, menschlicher Aufsicht und Nachweisen, dass die Kontrollen wie beabsichtigt funktionierten.

Definition und Implementierung von Governance-, Sicherheits- und Compliance-Telemetrie für jeden Agenten, unter Abdeckung von Tool-Aufrufen, Einhaltung des Geltungsbereichs, Eskalations- und Override-Raten, Datenzugriff, Ausgabequalität und Kosten.

Aufbau von Monitoring und Alerting, sodass Drift, Grenzverletzungen und unerwartete Ausgaben einem Eigentümer gemeldet werden.

Arbeiten innerhalb des Prozesses des AI Governance Committee und der AI Acceptable Use Policy.

Rückmeldung von Bedürfnissen der Geschäftsteams, Reibungspunkten bei der Governance, wiederkehrenden Mustern und Lücken in der Tooling-Landschaft an das AI Center of Excellence.

Umwandlung wiederholter Builds in wiederverwendbare Muster, Vorlagen und Starter-Kits zur Verwendung durch andere Berater und Delivery-Teams.

Durchführung von Enablement-Sitzungen und Arbeitslaboren zur Steigerung der KI-Kompetenz innerhalb der von dieser Rolle unterstützten Geschäftsteams.

Durchführung weiterer zugewiesener Aufgaben.

Qualifikationen

Ausbildung & Erfahrung

Mindestanforderungen:

Bachelor of Science Abschluss in Ingenieurwesen oder Informatik

3-6 sechs Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung bei der Bereitstellung und Unterstützung von Produktionssystemen.

2 +Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen in den Bereichen Assistenten, Agenten, Workflow-Automatisierung, Retrieval und Dokumentenverarbeitung.

Fähigkeiten & Kompetenzen

Nachgewiesene End-to-End-Verantwortung, von der ersten Geschäftsidee über Anforderungen und Prototyp bis hin zum produktiven Einsatz.

Fähigkeit, den geschäftlichen Mehrwert zu definieren und zu messen, einschließlich der Erstellung einer Baseline, der Begründung einer Messmethode sowie der eigenständigen Kommunikation von Kosten und Nutzen.

Fundierte Kenntnisse in mindestens einem KI-Governance- oder Management-Framework, wie z. B. ISO/IEC 42001 oder NIST AI RMF, sowie die Fähigkeit, diese in implementierte Kontrollen umzusetzen.

Erfahrung in der Instrumentierung von Telemetrie als Teil des Build-Prozesses, anstatt erst nach einem Vorfall.

Fähigkeit, effektiv in unbekannten Geschäftsbereichen zu arbeiten, schnell Glaubwürdigkeit aufzubauen und Stakeholder zu beeinflussen, während gleichzeitig Beziehungen gepflegt werden.

Fähigkeit, sich an eine sich verändernde KI-Plattform- und Tooling-Landschaft anzupassen und zu lernen.

Weitere Anforderungen

Fähigkeit, gelegentlich außerhalb der normalen Geschäftszeiten zu arbeiten, um Projektfristen bei Bedarf einzuhalten.

Längere Zeiträume des Sitzens an einem Schreibtisch und der Arbeit am Computer.

Zertifizierungen für kontinuierliches KI-Lernen sind von Vorteil

Erfahrung in Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Leistungsverwaltung oder anderen regulierten Branchen bevorzugt, insbesondere in Umgebungen, die PII, PHI oder treuhänderische Daten verarbeiten.

Erfahrung in der Prozessverbesserung bevorzugt, wie z. B. Lean, Six Sigma oder Process Mining.

Fließende Beherrschung von Low-Code-Automatisierungsplattformen neben Code-First-Entwicklung bevorzugt.

Erfahrung mit Technologie für Contact Center, Schadensmanagement oder Back-Office-Betrieb bevorzugt.

Erfahrung in der Entwicklung interner Enablement-Materialien, Dokumentationen oder Practitioner-Communities bevorzugt.

Sprachen

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