Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Intelligent Audit
AI Platform Engineer
Vereinigte Staaten
Alpharetta, Georgia, United States · Rochelle Park, New Jersey, United States
PythonSQLAWSDocker
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Über die Stelle
Stellenbezeichnung: AI Platform Engineer
Der AI Platform Engineer ist ein Einsteiger-Mitglied des AI Platform & Enablement-Teams und hilft beim Aufbau, der Bereitstellung und dem Betrieb von KI-Tools, die bei Intelligent Audit eingesetzt werden. Als erste Einstellung des Teams arbeiten Sie direkt mit dessen Leitung zusammen, um KI-Agenten und Automatisierungen zu entwickeln, die Code schreiben, Tickets triagieren, Systeme überwachen und Geschäftsprozesse verbessern.
Diese Rolle arbeitet eng mit der Teamleitung zusammen, um wirkungsvolle KI-Lösungen bereitzustellen und gleichzeitig die Fähigkeiten und Erfahrungen zu entwickeln, die erforderlich sind, um mit dem Wachstum des Teams zunehmend mehr Verantwortung zu übernehmen.
Ihre Aufgaben
Berichtet an: Lead AI Platform Engineer
Angemessene Vorkehrungen können getroffen werden, um Menschen mit Behinderungen die Ausübung der wesentlichen Funktionen zu ermöglichen. Von der Person in dieser Position wird erwartet, dass sie regelmäßig:
Montag bis Freitag
Intelligent Audit ist ein schnell wachsendes Technologieunternehmen für Frachtprüfung und Business Analytics, das unseren Kunden hilft, intelligenter zu versenden – schneller, kostengünstiger und mit weniger Lieferausnahmen. Wir nutzen Big Data, Automatisierung und fortschrittliche Analysen, um unseren Kunden dabei zu helfen, Ineffizienzen bei ihren globalen Transportausgaben zu beseitigen.
- KI-Agenten und Automatisierungen für Teams wie Finanzen, Betrieb und Kundensupport aufbaut und verbessert, wobei Sie bei Prioritäten und Implementierung mit der Teamleitung zusammenarbeiten.
- KI-Workflows prototypisiert, deren Ergebnisse testet und Daten verwendet, um aufzuzeigen, wo sie Zeit sparen oder Ergebnisse verbessern, bevor ein breiterer Rollout erfolgt.
- Python-Anwendungen, APIs und Skripte entwickelt, die KI-Tools über APIs und MCP-Server mit internen Systemen verbinden.
- Unter Anleitung der Teamleitung beim Aufbau und der Verbesserung der KI-Infrastruktur hinter der Automatisierung von IA hilft.
- KI-generierten Code und Modellausgaben testet und überprüft sowie etablierte Praktiken für Sicherheit, Datenschutz, Zugriffskontrolle und Datenverarbeitung befolgt.
- Workflows, Prompts und Betriebsabläufe dokumentiert und Beispiele teilt, die Kollegen helfen, KI-Tools effektiv zu nutzen.
- Multi-Agenten-Workflows und agentengestützte Programmieraufgaben aufbaut und verwaltet, Ergebnisse überprüft und Fragen oder Risiken an die Teamleitung heranträgt.
- Mit Unterstützung der Teamleitung bei der Bereitstellung und dem Betrieb von KI-Diensten unter Verwendung von Docker, Linux und bestehenden CI/CD-Pipelines hilft und Tools wie GitHub Actions und Jenkins erlernt.
- Beim Einrichten von Überwachung und Alarmen für die Dienste des Teams hilft; Protokolle liest, Fehler untersucht und geprüfte Korrekturen unter Anleitung implementiert.
- Mit Kollegen zusammenarbeitet, um Automatisierungsanforderungen zu verstehen, Fortschritte zu kommunizieren, konkurrierende Aufgaben zu verwalten und Lösungen durch Feedback zu verbessern.
Was Sie mitbringen
- Arbeitskenntnisse in Python und etwas Shell-Scripting, nachgewiesen durch Studienleistungen, Praktika oder persönliche Projekte.
- Praktische Erfahrung in der Verwendung von LLMs oder KI-APIs zum Aufbau eines Tools, Projekts oder einer Hackathon-Lösung.
- Ein Verständnis grundlegender Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Testen, Git, Dokumentation und Code-Review, sowie die Bereitschaft, diese Fähigkeiten zu vertiefen.
- Praktische Erfahrung in der Verwaltung von Multi-Agenten-Workflows, einschließlich agentengestützter Programmierprojekte, mit der Fähigkeit zu erklären, wie Sie deren Ergebnisse überprüft haben.
- Sicherheit im Umgang mit Linux, Git und der Befehlszeile.
- Berührungspunkte mit Docker, Cloud-Diensten wie AWS oder DigitalOcean oder CI/CD durch Kurse, Praktika oder persönliche Projekte.
- Neugier auf sich wiederholende Geschäftsaufgaben und die Bereitschaft zu lernen, wie man diese in nützliche, zuverlässige Automatisierungen umwandelt.
- Die Gewohnheit, KI-Ausgaben zu validieren und zu überprüfen, ob eine Lösung funktioniert, bevor sie als abgeschlossen betrachtet wird.
- Problemlösungsfähigkeiten, Liebe zum Detail und die Bereitschaft, um Hilfe zu bitten und aus Feedback zu lernen.
- Klare Kommunikation, Zusammenarbeit und die Fähigkeit, mehrere Aufgaben mit Anleitung zu Prioritäten zu verwalten.
- Interesse daran, KI-Tools, Bereitstellungspraktiken und den zuverlässigen Betrieb von Produktionsdiensten zu erlernen.
Mindestanforderungen
- Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Softwaretechnik, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich, der kürzlich erworben wurde oder kurz vor dem Abschluss steht.
- Einsteiger sind willkommen; relevante Studienleistungen, Praktika und persönliche Projekte können die oben genannten Fähigkeiten nachweisen. Es sind keine Mindestjahre an Berufserfahrung erforderlich.
- Ein praktisches Beispiel für ein KI- oder Automatisierungsprojekt, das Sie erstellt, getestet und besprechen können, einschließlich dessen, was Sie gelernt haben und wie Sie das Ergebnis verifiziert haben.
- Bereitschaft, KI-Tools aufzubauen, bereitzustellen und zu unterstützen, während Sie direkt von der Teamleitung lernen.
Bevorzugte Qualifikationen
- SQL und grundlegende Datenbankerfahrung.
- Berührungspunkte mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Ansible.
- Vertrautheit mit Agenten-Frameworks, Prompt Engineering oder der Bewertung von Modellausgaben.
- Ein Praktikum oder Projekt mit Bezug zu DevOps, SRE oder Platform Engineering.
- Erfahrung in der Erweiterung von KI-Agenten oder Automatisierungen über einen ersten Prototyp hinaus.
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