Senior Agentic AI Engineer

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Rayda

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11 - 50 Mitarbeiter

☁️ SaaS

🤝 B2B

👥 HR Tech

💰 Pre seed im 2023-02

SaaS • B2B • HR Tech

Rayda ist eine SaaS-Plattform, die das globale Lebenszyklusmanagement von Mitarbeitergeräten für Unternehmen automatisiert. Sie übernimmt die Beschaffung, Vorkonfiguration, internationale Lieferung, Nachverfolgung, Wartung, sichere Datenlöschung, Rückholung, Lagerung, Versicherung und nachhaltige Entsorgung in über 170 Ländern, sodass IT-, HR- und Betriebsteams remote Mitarbeiter schnell und zuverlässig ausstatten können. Rayda zentralisiert die Gerätetracking und -dokumentation, reduziert gerätebezogene Tickets und Kosten und beschleunigt Einarbeitungs- und Austrittsprozesse für verteilte Unternehmenskunden.

Beschreibung

• Design, develop, and deploy autonomous AI agents and multi-agent systems for real-world business applications. • Architect agentic workflows that leverage planning, reasoning, memory, tool usage, and autonomous execution. • Build and optimize Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, knowledge retrieval pipelines, and vector database integrations. • Develop scalable agent orchestration frameworks using tools such as LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK. • Integrate AI agents with internal systems, APIs, databases, enterprise platforms, and third-party tools. • Implement agent evaluation, monitoring, observability, and guardrail mechanisms to ensure reliability and safety. • Collaborate with product, engineering, and business teams to identify opportunities for intelligent automation and AI-driven innovation. • Drive technical leadership, architectural decisions, and AI best practices across the organization.

🎯 Anforderungen

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Software Engineering, or a related field. • 7+ years of software engineering experience, including experience building scalable distributed systems. • 3+ years of hands-on experience developing and deploying AI/ML solutions in production. • Strong proficiency in Python and modern AI development frameworks. • Demonstrated experience building AI agents, autonomous workflows, and agent orchestration systems. • Expertise in Large Language Models (OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama, Mistral, or equivalent). • Strong understanding of prompt engineering, tool calling, function execution, memory systems, and agent planning strategies. • Experience with vector databases, embeddings, semantic search, and Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Strong knowledge of APIs, microservices, CI/CD pipelines, Docker, and MLOps practices.