AI Infrastructure Engineer – Agents, ML Systems

🕒 vor 25 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $175.000 - $200.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👷 IT-Infrastrukturingenieur

👻 Geisterscore 20%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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HavocAI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

📦 Logistik

🏭 Fertigung

🎖️ Verteidigung

💰 Seed Round im 2024-09

Logistics • Manufacturing • Defense

HavocAI entwickelt kollaborative Autonomie für maritime Operationen und bietet einen modularen Software- und Fahrzeugstack, der es Flotten von autonomen maritimen Systemen ermöglicht, umstrittene Logistik, Sensorfusion und -verfolgung, Gebietsüberwachung sowie Geleit- und Einsatzmissionen durchzuführen. Die Produktpalette umfasst die Bordautonomie (HAVOC OS), skalierbare Kommunikationssysteme (HAVOC CLOUD) und eine tragbare Bedienerschnittstelle (HAVOC CONTROL) und wird als eine einheitliche Lösung für sicherheitsrelevante Einsätze im großen Maßstab und schnelle Bereitstellung vermarktet. HavocAI legt Wert auf echtzeitfähige, teamgeführte autonome Lösungen, die in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden und unterstützt sowohl die Hardware- (autonome Schiffe) als auch die Softwarebereitstellung.

Beschreibung

• Build internal AI infrastructure connecting LLMs and AI agents with internal tools, APIs, data sources, data lakes, telemetry stores, simulation tools, code repositories, documentation systems, logs, and engineering workflows. • Develop and maintain agentic AI systems for task automation, data analysis, engineering support, simulation workflows, and internal productivity. • Build tool integration and connector infrastructure for AI agents, including MCP and other emerging tool-use standards. • Create pipelines for retrieval, RAG, context management, document processing, embeddings, and internal knowledge search. • Support ML infrastructure workflows including data preparation, dataset curation, experiment tracking, model evaluation, fine-tuning support, and model deployment. • Build evaluation frameworks for agent performance, tool-use reliability, task success, model quality, regression testing, and failure analysis. • Develop observability, logging, tracing, auditability, monitoring, and debugging tools for AI agents, model calls, MCP tools, and ML pipelines. • Partner with Autonomy, Software, Data, Simulation, Product, and Operations teams to identify AI use cases and build reliable internal tools. • Secure agentic AI systems using least-privilege access, sandboxed execution, prompt-injection mitigation, secrets management, human approvals, and safe handling of sensitive and defense data. • Maintain documentation, reusable examples, templates, and best practices for safe AI-tool adoption.

🎯 Anforderungen

• Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Machine Learning, Data Science, Applied Mathematics, or a related technical field. • 3+ years of experience in software engineering, infrastructure engineering, ML infrastructure, backend systems, data engineering, developer tools, or related technical roles. • Strong programming experience in Python, TypeScript, Go, C++, or similar languages. • Experience building production software systems, APIs, services, data pipelines, or internal platforms. • Experience with, or strong interest in, LLM applications, AI agents, tool-using systems, RAG pipelines, or AI developer tools. • Familiarity with embeddings, vector search, prompt management, evaluation, model serving, fine-tuning, or MLOps. • Ability to integrate APIs, databases, object stores, documents, logs, internal tools, and structured or unstructured data sources. • Strong understanding of reliability, observability, testing, and maintainability. • Strong grounding in securing AI and agentic systems, including least-privilege tool access, prompt-injection and misuse mitigation, secrets management, and safe handling of sensitive data. • Ability to work across Software, Data, ML, Infrastructure, and Product teams. • Strong debugging skills and comfort working with complex distributed systems. • U.S. citizenship and ability to obtain and maintain a security clearance. • Preferred: experience with MCP, AI tooling, vector databases, embeddings, retrieval, RAG, fine-tuning, Kubernetes, Docker, Ray, Airflow, Dagster, MLflow, Weights & Biases, Kafka, Postgres, S3-compatible storage, internal platforms, workflow automation, human-in-the-loop systems, engineering integrations, autonomy, robotics, simulation, telemetry, perception, defense technology, or secure AI systems. • Active or prior security clearance preferred.

🏖️ Vorteile

• 100% Employer paid Health, Dental and Vision Insurance for you and your families • Life Insurance (Employer Paid) • Ability to participate in the companies 401k program (Matching) • Unlimited PTO policy with an enforced 2 week minimum • Equity Package • Work / Home Office Stipend • Global Entry • 16 Week Paid Parental Leave • Monthly Health and Wellness Stipend • Bonus offered (compensation summary) • Remote work arrangement