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Traffic Label Limited

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2006

🤝 B2B

📱 Medien

B2B • Media

Traffic Label Limited ist eine Digitalmarketing-Agentur, die leistungsorientierte digitale Strategien und kreative Dienstleistungen für Marken bietet. Sie ist auf SEO, Affiliate-Marketing und kampagnenfokussierte Umsetzungen spezialisiert. Gegründet im Jahr 2006, vereint das Unternehmen Marketer, Entwickler und Kreative, um Hunderte von globalen Kunden zu bedienen, wobei der Fokus auf messbaren Ergebnissen, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen liegt. Sie arbeiten mit einem verteilten Team an mehreren Standorten, besetzen eine Vielzahl von Marketing- und Produktrollen und betonen eine Kultur des Vertrauens, der Neugier und des Wachstums.

Beschreibung

• Entwerfen und implementieren automatisierter Workflows – sowohl deterministische (regelbasiert) als auch probabilistische (modellbasiert) • Implementierung von Agenten-Orchestrierungsmustern (Planung, Tool-Einsatz, Evaluationsschleifen, Fehlerbehandlung) • Aufbau und Pflege von APIs und Backend-Services zur Unterstützung KI-getriebener Funktionalität • Entwicklung von Retrieval- und Grounding-Systemen für Wissenssuche und Kontextanreicherung • Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten zur Unterstützung von KI-Anwendungsfällen • Entwurf von Evaluationsframeworks zur Messung und Überwachung der Qualität von KI-Systemen • Entwicklung von Teststrategien für nicht-deterministische KI-Systeme • Management von Kosten-, Latenz- und Qualitätsabwägungen in produktiven KI-Systemen • Zusammenarbeit mit Backend-, Data-, DevOps- und Produktteams • Bereitstellung, Überwachung und Betrieb von Services in Produktionsumgebungen • Mitwirkung am Systemdesign und an technischen Entscheidungen

🎯 Anforderungen

• Erfahrung auf Senior-Level in der Backend- oder Software-Entwicklung (typischerweise 4+ Jahre); Python wird stark bevorzugt • Praktische Erfahrung beim Aufbau produktiver, KI-gestützter Anwendungen (nicht nur Prototypen) • Erfahrung mit LLM-APIs, Context Engineering und Integrationsmustern für KI • Verständnis agentischer Muster: mehrstufige Orchestrierung, Tool-Aufrufe, Zustandsverwaltung • Erfahrung mit Retrieval- und Grounding-Systemen (RAG, semantische Suche, Wissensretrieval) • Fundierte Software-Engineering-Grundlagen (API-Design, Systemarchitektur, Datenbanken) • Erfahrung in der Datenverarbeitung und im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten • Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (AWS bevorzugt) • Erfahrung mit Docker und CI/CD-Workflows • Ausgeprägte Debugging- und Problemlösungsfähigkeiten • Fähigkeit zur Übernahme von Verantwortung und eigenständigem Arbeiten

🏖️ Vorteile

• Volle Remote-Arbeitsflexibilität • Wettbewerbsfähige Vergütung, wird im Erstgespräch besprochen • Großzügige bezahlte Freizeit einschließlich Urlaub, Krankentagen und gesetzlichen Feiertagen • Budget für Weiterbildung, Experimente und Konferenzteilnahmen • Möglichkeit, KI-Systeme von Grund auf in einem schnell wachsenden Unternehmen aufzubauen • Kleines, erfahrenes Engineering-Team – hohe Autonomie, geringe Bürokratie • Starke Ownership-Kultur und direkter Einfluss auf die technische Ausrichtung