KI-Ingenieur

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Delve

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 1967

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

🏭 Fertigung

Healthcare • Consulting • Manufacturing

Delve ist eine Produktinnovationsfirma, die Start-ups und Fortune-500-Unternehmen dabei unterstützt, Hardware und vernetzte Produkte durch fortschrittliche Forschung, Strategie, Design und Technik auf den Markt zu bringen. Das Unternehmen arbeitet in den Bereichen Gesundheitswesen, Konsumgüter und Handel zusammen, um Medizinprodukte, digitale Gesundheitsplattformen, IoT-Wearables und erstklassige digitale Erlebnisse zu entwickeln und betreibt Studios in Boston, Philadelphia, Madison und San Francisco. Delve legt besonderen Wert auf nutzerzentriertes Design, regulatorische und ingenieurtechnische Genauigkeit und eine durchgängige Produktentwicklung von der Strategie bis zum Markteintritt.

Beschreibung

• Aufbau, Weiterentwicklung und Wartung von KI-Agenten innerhalb der von Lead-KI-Ingenieur definierten Architektur und Grenzen. • Integration von Datenkomponenten über Medienplattformen hinweg — Erfassen, Normalisieren nach Schema und Weiterleiten in den passenden Agenten-Kontext. • Durchführung von Prompt-Benchmarking, Verfolgung der Ausgabequalität über Modellversionen hinweg und proaktives Erkennen von Halluzinationen oder Qualitätsregressionen. • Aufbau und Pflege von ETL-/ELT-Pipelines zur Unterstützung täglicher automatisierter Aufrufe und wöchentlicher Optimierungsberichte. • Betrieb und Erweiterung der MCP-Connector-Bibliothek für externe Plattform-APIs. • Aufbau und Pflege von Slack-basierten Genehmigungs-Workflows — Agentenaufrufe, Feedback-Erfassung, Ausnahmewarnungen und betriebliche Benachrichtigungen. • Überwachung der Ausgabequalität, Reaktion auf Vorfälle und Umsetzung von Ursachenbehebungen statt oberflächlicher Patches.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Software-, Data-Engineering-, ML- oder AI-Platform-Arbeit mit direkter Verantwortung für Produktionssysteme • Erfahrung mit Medienplattform-APIs (Google Ads, Meta, DV360, Semrush, SerpAPI) • Fundierte Kenntnisse in Python und SQL — produktionsreife Implementierungen, nicht nur analytische Skripte • Erfahrung mit MCP oder vergleichbaren Integrationsschichten • Praktische Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von LLM-Anwendungen, agentischen Systemen oder Tool-Calling-Workflows • Workflow-Orchestrierungstools: Airflow, Dagster, Prefect, dbt • Entwurf von ETL-/ELT-Pipelines und Sicherstellung von Datenzuverlässigkeit in Produktion — Schema-Management, Vertragseinhaltung, Freshness-Monitoring • Cloud-Infrastruktur: AWS, GCP oder Azure; containerisierte Deployments (Docker) • Erfahrung in der Definition von Evaluationsrahmen und Erfolgskriterien für Modellausgaben • Slack-API- und webhook-basierte Workflow-Automatisierung • Vertrautheit mit Vektor-Datenbanken und RAG-Patterns für die Abfrage langfristiger Kontexte • Erfahrung in der Auslieferung von Systemen, die Modelllogik, deterministische Geschäftsregeln und menschliche Genehmigungsprozesse kombinieren • LLM-Evaluierungstools — Token-Kosten-Tracking, Halluzinations-Erkennung, Modell-Benchmarking

🏖️ Vorteile

• Krankenversicherung • Flexible Arbeitsregelungen • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung • Optionen für Remote-Arbeit • Leistungsorientierte Unternehmenskultur