AI Developer Spezialist

Brasilien

São Paulo, São Paulo, Brazil

PythonAWS

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Über die Stelle

Unser Ziel ist es, Technologien zu entwickeln, die sich mit den besten der Welt messen können und für unsere Kunden einen echten Mehrwert bieten. Deshalb suchen wir Fachkräfte, die Teil einer Kultur sein möchten, die auf Exzellenz und Innovation basiert. Wenn Sie sich in einem kollaborativen Arbeitsumfeld wohlfühlen, das von Neugier angetrieben wird, kommen Sie zu uns und gestalten Sie die Zukunft der Technologie mit.

Wir legen großen Wert auf die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Zupper und ermutigen jeden Einzelnen, Wege zu gehen, die das berufliche Wachstum fördern.

[Fügen Sie hier einen Text ein, der die Herausforderung der Position/des Projekts erläutert, an dem diese Person arbeiten wird]

Ihre Aufgaben

Festlegung der langfristigen Architekturvision und der KI-Engineering-Standards für hochkritische Systemprodukte.

Evangelisierung, Entwurf und Strukturierung des teamübergreifenden Ökosystems für KI-native Entwicklung (skalierbare Praktiken für SDD, Intent Development und Harness Engineering).

Sicherstellung der technischen und wirtschaftlichen Governance von KI-Modellen durch das Management komplexer Zielkonflikte zwischen Token-Kosten, Latenz, Sicherheit (Unternehmens-Guardrails) und Datenschutz.

Was Sie mitbringen sollten

Nachgewiesene Erfahrung mit generativer KI und fundierte Kenntnisse in LLMs (Claude, GPT, Gemini usw.) für die Entwicklung virtueller Assistenten und Natural Language Processing (NLP).

Beherrschung der fortgeschrittenen backend-Entwicklung (Python oder ähnliche Ökosysteme), Microservices, ereignisgesteuerte Architekturen sowie umfassende Governance in AWS-Cloud-Umgebungen (ECS, Sicherheit und Observability).

Aufbau und Orchestrierung von Agenten unter Verwendung von Code-First-Frameworks (Deep Agents, LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, Strands, CrewAI, Autogen oder ähnliche) sowie Multi-Step/Multi-Agent-Workflows mit Function Calling und strukturierten Ausgaben.

Vector Databases und Embeddings für die effiziente Datenmanipulation und semantische Repräsentation sowie Vertrautheit mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) und deren Varianten (z. B. GraphRAG).

Prompt Engineering und Context Engineering sowie Benchmarking von Modellen und fortgeschrittene Strategien zur automatischen Evaluierung (Monitoring, Präzision, Groundedness).

KI-native Entwicklung und Code Agents, mit der Fähigkeit, autonome Coding-Agenten zu interagieren, zu steuern und zu prüfen.

Praktiken des SDD (Spec-Driven Development) und Intent Development, um Geschäftsabsichten in robuste Architekturverträge für KI zu übersetzen und die manuelle Codegenerierung zu minimieren.

Unternehmensweites Harness Engineering und CI/CD-Pipelines zur kontinuierlichen semantischen Validierung von Coding-Agenten.

Entwicklung und Design von Frameworks, Bibliotheken oder internen Plattformen für KI-Engineering zur skalierbaren Nutzung durch andere Entwicklungsteams.

Was passiert nach meiner Bewerbung auf eine interne Stelle?

Sobald Ihre Bewerbung bestätigt wurde und wir festgestellt haben, dass Ihr Profil für die gewählte Position geeignet ist, informieren wir Ihre Führungskraft und Ihren BP per E-Mail über Ihre interne Bewerbung.

Weitere Details finden Sie auf der Seite für Vagas Internas im Zupnet.

#LI-DNI #LI-DNP

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