Senior AI Agent Engineer

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Planera Inc

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🏗️ Bauwesen

💼 Beratung

☁️ SaaS

🔥 Finanzierung im letzten Jahr

💰 €8.000.000 Series A - Planera im 2025-10

Construction • Consulting • SaaS

Planera Inc ist ein SaaS-Unternehmen, das eine moderne, visuelle CPM-Planungsplattform für Bauteams bietet, mit besonderem Fokus auf den Bau von Rechenzentren und komplexen Bauprojekten. Sein digitales Whiteboard (Canvas), die feldorientierte iPad-App, DCMA-Qualitätsprüfungen und integrierte Workflows vom Feld zum Hauptplan ermöglichen eine Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen Büro und Baustelle, Risikosimulation, Ressourcenplanung und Sichtbarkeit auf Portfolioebene. Planera integriert sich mit Tools wie Procore, Autodesk, Primavera P6 und Microsoft Project und positioniert sich als benutzerfreundlicher Ersatz für traditionelle Planungssoftware für Bauunternehmen, Planungsteams im Vorfeld und Unternehmensprojektorganisationen.

Beschreibung

• Join Planera to build Manny, our AI scheduling assistant, and shape how construction schedulers work with AI on a modern Critical Path Method platform. • Own agent features end to end: designing and evolving the LangGraph/LangChain agent, engineering prompts and tools, integrating LLMs across providers, and holding response quality to a high bar with a real evaluation and observability stack. • Design, build, and own Manny features end to end across the agent backend, tools, and UI • Improve agent behavior, reliability, and answer quality through prompt engineering, tool design, and changes to the agent control flow • Evolve the agent architecture: ReAct loop, routing and controller logic, multi-node graphs, tool selection, and streaming responses • Integrate and tune LLMs across providers (Anthropic, OpenAI, Google), balancing quality, latency, and cost, including prompt caching and model selection • Design and extend Manny's tool surface through the MCP server that connects the agent to Planera's scheduling services • Build and own the evaluation loop: golden datasets, automated evaluators, snapshot-based replay, and offline and online quality metrics • Implement observability for agent runs with tracing, metrics, and structured logging, and use it to debug and improve behavior in production • Ensure safe, sandboxed execution of model-generated code and safe handling of tool side effects and mutations • Collaborate with product, backend, and frontend to deliver AI features end to end

🎯 Anforderungen

• 4+ years of software engineering experience, including recent hands-on work building production LLM features. • Strong proficiency in Python building production services • Hands-on experience building agentic systems with LLMs: tool and function calling, ReAct or similar loops, and orchestration frameworks such as LangChain/LangGraph • Practical prompt engineering skill: shaping model behavior reliably, debugging failures from traces, and managing large prompts and token cost • Experience evaluating LLM systems: building datasets, writing evaluators, catching regressions, and using tracing and observability tooling • Experience with the Model Context Protocol (MCP) or building tool and function-calling integrations for LLMs • Solid understanding of API design (REST, websockets, SSE and streaming) and interservice communication • Product mindset with a focus on user impact and pragmatic tradeoffs • Excellent remote communication skills.

🏖️ Vorteile

• Competitive salary • Stock options • Benefits package • Dynamic work environment