Über die Stelle
Wir suchen Engineers, die LLM-Agenten in der Produktion bauen und betreiben und die echten Einblick darin haben, wie Agenten innerhalb eines Unternehmens tatsächlich genutzt werden.
Sie haben wahrscheinlich:
- Einen Agenten ausgeliefert, auf den sich echte Nutzer verlassen haben, und waren in der Verantwortung, als er ausfiel.
- Herausgefunden, wie sich feststellen lässt, ob ein Agent nach einer Änderung besser oder schlechter geworden ist.
- Agenten betrieben, die länger als eine einzelne Anfrage laufen: geplante Jobs, lang laufende Aufgaben, Cloud-Sandboxes.
- Miterlebt, wie Ihre Organisation einen internen Assistenten gebaut hat, und gesehen, wer ihn angenommen hat und wer ihn stillschweigend nicht genutzt hat.
Besonders interessieren uns die Schichten, über die die meisten nicht sprechen: interne Monoagenten, die an Unternehmensdaten angebunden sind, gemeinsames Unternehmensgedächtnis, wiederverwendbare Skills und Playbooks, die Tool- und MCP-Oberflächen, die Agenten aufrufen, und wie jemand sieht, was Agenten getan haben und was sie kosten.
Die Bewerbung beginnt mit einem kurzen, dialogorientierten KI-Interview. Kein Coding, keine Take-home-Aufgabe. Wir möchten hören, wie Sie tatsächlich über Zuverlässigkeit, Evaluierung und Akzeptanz von Agenten denken und welche Abwägungen Sie in realen Systemen getroffen haben. Bringen Sie Geschichten aus der Praxis mit (war stories). Je chaotischer und konkreter, desto besser.
Wenn diese Vorauswahl überzeugt, laden wir Sie zu einem Live-Gespräch von 30 Minuten mit unserem Team ein. Für dieses Gespräch zahlen wir $100 bis $500, ausgezahlt nach Abschluss des Gesprächs, abhängig von der Tiefe der Erfahrung.
Wenn das nach Ihnen klingt, bewerben Sie sich und absolvieren Sie die Vorauswahl. Wir prüfen jede Einreichung.