Staff Software Engineer, KI (Organisation & Governance)

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Wand AI

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2022

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Wand AI ist ein Unternehmen für Unternehmenssoftware (Wand Synthesis AI Inc. ), das die "Agentic Labor Infrastructure" entwickelt, um Regierungen und großen Unternehmen zu ermöglichen, hybride Arbeitskräfte zu schaffen, zu verwalten und zu skalieren, die aus Menschen und autonomen KI-Agenten bestehen. Ihre Plattform (markiert als Wand OS / Agentic Workforce Technology) bietet Management, Überwachung, Interoperabilität zwischen Systemen, Sicherheitsoptionen (SOC2-bereit, lokal/Private Cloud/gehostet), Dashboards, Entscheidungstracking und Werkzeuge zur Bereitstellung und Steuerung agentischer Arbeitsabläufe in großem Maßstab. Wand positioniert sich als B2B-/Unternehmensanbieter, der KI in operatives Arbeitsleben für regulierte und groß angelegte Organisationen verwandelt.

Beschreibung

• Entwerfen und entwickeln Sie KI- und agentenbasierte Systeme, die Organisationsdaten analysieren, um Richtlinienverstöße, Compliance-Risiken und Governance-Probleme zu erkennen. • Entwickeln Sie Agenten und Pipelines, die LLMs nutzen, um über große Datenmengen zu schlussfolgern. • Architektieren und erstellen Sie Wissensgraph-Systeme, die Organisationsstrukturen und Beziehungen abbilden. • Nehmen Sie eine vage, unklare Problemstellung, schlagen Sie einen konkreten technischen Ansatz vor, verteidigen Sie ihn und setzen Sie ihn um. • Bringen Sie ingenieurmäßige Strenge in Tests, Bewertung und iterative Verbesserung der Performance ein. • Arbeiten Sie mit dem Org Intelligence Team zusammen, um KI-getriebene Einblicke in Governance- und Compliance-Bereiche zu erhalten. • Leisten Sie Beiträge über den gesamten Stack hinweg; der Schwerpunkt liegt jedoch auf der KI- und Agentenebene, nicht auf der Benutzeroberfläche.

🎯 Anforderungen

• Nachweisliche Erfolge beim Aufbau von KI-Systemen als Entwickler, nicht nur als Anwender. • Erfahrung im Aufbau oder Einsatz von Wissensgraphen in einem produktiven, ausgelieferten System. • Erfahrung im Aufbau von Agenten oder LLM-basierten Systemen, die über unstrukturierte oder mehrdeutige Daten schlussfolgern. • Sicher darin, ein Projekt von der Architektur bis zur Auslieferung mit echter Eigenverantwortung zu übernehmen. • Fundierte Software-Engineering-Grundlagen und die Fähigkeit, in einem schnelllebigen Team eigenständig zu arbeiten. • Nachweis, vage und nicht-triviale Probleme in konkrete, funktionierende Systeme zu überführen. • Praktische Erfahrung mit Tools für Wissensgraphen: Graphdatenbanken und Abfragesprachen wie Neo4j/Cypher, RDF/SPARQL, Amazon Neptune oder ähnliche. • Praktische Erfahrungen mit LLM-Provider-APIs (z. B. OpenAI, Anthropic oder ähnlich) und Agenten-Frameworks wie LangChain oder LangGraph. • Vertrautheit mit Retrieval-Infrastrukturen wie Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, pgvector oder ähnliches), um die Schlussfolgerungen von Agenten in Organisationsdaten zu verankern. • Gute Kenntnisse in einer Programmiersprache, die sich für den Aufbau von Graphen, Agenten-Pipelines und Datenanalyse eignet.

🏖️ Vorteile

• Krankenversicherung • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung • Flexible Arbeitsregelungen