Senior KI-Ingenieur (Kunden) – Supernal

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Infinity Constellation

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1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤝 B2B

💳 Fintech

AI • B2B • Fintech

Infinity Constellation ist die erste KI-Holdinggesellschaft, die sich darauf spezialisiert hat, exzellente Gründerinnen und Gründer beim Aufbau von KI-Unternehmen zu unterstützen, die mit beispielloser Geschwindigkeit operieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Plattformen will Infinity Constellation traditionelle Venture-Modelle neu denken und setzt auf effiziente Strukturen, die es Unternehmen ermöglichen, mit minimalen Ressourcen schnell profitabel zu werden. Das Unternehmen unterstützt sein Portfolio mit verschiedenen operativen Dienstleistungen und befähigt Gründerinnen und Gründer, in der sich rasant entwickelnden KI-Landschaft zu skalieren und erfolgreich zu wachsen.

Beschreibung

• Produktionstaugliche Software entwickeln mit Code und der proprietären Plattform von Supernal, einschließlich Backend-Services, Datenmodellen und CRUD-Anwendungen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) • Integrationen mit externen Systemen aufbauen und pflegen (Schnittstellen/APIs, Webhooks, Tools von Drittanbietern und Datenquellen), auf die KI-Mitarbeiter sicher zugreifen und handeln können • Konversationsagenten entwerfen, implementieren und bereitstellen, einschließlich Multi-Turn-Flows, Zustandsverwaltung und Tool-Nutzung • Die technische End-to-End-Bereitstellung für kundenrelevante Implementierungen mit hoher Priorität verantworten, von der Architektur bis zum Produktionsstart • Kundenanforderungen und Leistungsbeschreibungen (SOWs) in klare technische Designs, Ausführungspläne und Liefergegenstände übersetzen • Architektonische Entscheidungen über Anwendungsdesign, API-Integrationen, LLM-Orchestrierung, RAG-Design und Workflow-Zerlegung treffen und verantworten • Herausforderungen realer Sprach-/Voice-Systeme handhaben, einschließlich Latenz, Unterbrechungen, Fallbacks, Fehlerbehandlung und Wiederherstellung im Fehlerfall • Automatisierte Tests schreiben — Unit-Tests für isolierte Logik und End-to-End-Tests zur Validierung kompletter Systeme und Benutzerreisen • Solide Fehlerbehandlung anwenden: zwischen wiederholbaren und fatalen Fehlern unterscheiden, aussagekräftige Fehlermeldungen bereitstellen und stille Fehler vermeiden • Aktiv komplexe Produktionsprobleme debuggen, die Agentenlogik, Prompts, Integrationen und externe Abhängigkeiten betreffen • In Zusammenarbeit mit Delivery- und Produktverantwortlichen Zeitpläne, Umfang und technische Kompromisse während der Implementierung steuern • Technische Arbeiten auf Qualität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit prüfen und hohe Maßstäbe für Engineering-Exzellenz setzen • Best Practices für den Aufbau und die Bereitstellung zuverlässiger KI-Mitarbeiter definieren, dokumentieren und fortlaufend weiterentwickeln

🎯 Anforderungen

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Softwareentwickler, Automatisierungsingenieur oder Systementwickler mit Auslieferung produktiver Systeme • Verständnis für Multi-Turn-Konversationsdesign: Zustandsverwaltung, Kontextfenster, Umgang mit Unterbrechungen und saubere Wiederherstellung • Erfahrung mit Echtzeitbeschränkungen in der Produktion: Latenzbudgets, Streaming-Audio, Fallback-Pfade und instabile API-Verhalten • Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von Sprachagenten (Voice Agents) auf führenden Plattformen (z. B. ElevenLabs, Retell, Nextiva), einschließlich Integrationsmustern für Telefonie und Audio-Streaming • Routinemäßiges Schreiben automatisierter Tests — Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Validierung von Workflows — und die Einstellung, dass Testing Teil des Auslieferungsprozesses ist, nicht ein Nachgedanke • Fundierte ingenieurwissenschaftliche Grundlagen: Fehlerbehandlung, Retry-Strategien, Trennung von Verantwortlichkeiten und saubere Schnittstellen zwischen Komponenten • Bereitschaft, Lieferergebnisse end-to-end zu verantworten — nicht nur Code zu schreiben — einschließlich Zeitplänen, Zuverlässigkeit und Kundenerfolg • Tiefe Erfahrung mit agentischen Architekturen und APIs sowie nachgewiesene Auslieferung realer Integrationen in Produktion • Verständnis für LLM-Orchestrierung, Prompt-Engineering, Function Calling und retrieval-augmented generation (RAG) • Fähigkeit, schnell zu prototypisieren und die Lösung bis zur Produktionsreife fertigzustellen — inklusive Tests, Fehlerbehandlung, Monitoring und Runbooks • Hervorragende Debugging-Fähigkeiten: Fähigkeit, Randfälle, instabile Agenten und reale API-Ausfälle zu analysieren • Klare und fließende Kommunikation in Englisch — schriftlich und mündlich — insbesondere beim Erklären technischer Entscheidungen, Abwägungen und Implementierungsoptionen gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern • Eigener zuverlässiger Computer mit Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung und Bereitschaft, in amerikanischen Zeitzonen zu arbeiten • Fähigkeit, Meetings zu leiten, Entscheidungen voranzutreiben, prägnante Statusupdates zu schreiben und frühzeitig die richtigen Fragen zu stellen — ohne umfangreiche Prozesse zu benötigen • Freude an schnelllebigen, unsicheren Startup-Umgebungen und Eigenverantwortung ohne Aufforderung • Niedrige Ego-Haltung und hohe Integrität in Zusammenarbeit und Führung