Senior Agentic, AI Engineer

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Worth AI

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11 - 50 Mitarbeiter

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💳 Fintech

🏦 Bankwesen

Artificial Intelligence • Fintech • Banking

Worth AI ist ein Unternehmen, das sich auf die Verbesserung der finanziellen Sicherheit und des Risikomanagements durch fortschrittliche, KI-gesteuerte Lösungen spezialisiert hat. Ihre Plattform bietet eine Reihe von Tools, die für nahtloses Onboarding, Compliance und Kreditrisikobewertung entwickelt wurden. Sie helfen Banken, Fintech-Unternehmen und Kreditgenossenschaften, Abläufe zu straffen, indem sie Prozesse wie KYC/KYB-Compliance, Reputationsüberwachung und automatisierte Kreditbewertung automatisieren. Die Technologie von Worth AI bietet Echtzeit-Risikomonitoring, prädiktive Analysen und KI-generierte Einblicke, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, Institutionen zu schützen und Umsätze zu steigern. Zu den wichtigsten Angeboten gehören Worth Score™, eine KI-gesteuerte Kreditlösung, und einzigartige KI-Bewertungssysteme, die die Genauigkeit und Effizienz finanzieller Bewertungen verbessern.

Beschreibung

• Design and ship multi-step agentic systems (planner/executor, tool-using, multi-agent, human-in-the-loop) for onboarding, underwriting, case review, and continuous monitoring. • Architect agent graphs in LangGraph (or comparable — CrewAI, AutoGen, Claude Agent SDK) with explicit state, durable execution, retries, and safe fallbacks. • Build the retrieval layer powering our agents — chunking, hybrid search, reranking, and grounded citation. • Own the eval stack: golden sets, offline regression suites, LLM-as-judge, online A/B and shadow evals, and red-teaming for jailbreaks, prompt injection, and PII leakage. • Expose agents to production systems via well-typed tools and MCP servers. Treat tool surface area as a product. • Drive production MLOps: deployment, versioning, traffic shaping, cost/latency budgets, tracing, and on-call playbooks for agent incidents. • Partner with security and compliance to keep agents inside SOC 2, GDPR, CCPA, and fair-lending posture — auditability and explainability built in, not bolted on. • Mentor engineers on agent patterns, prompt hygiene, eval discipline, and LLM failure modes.

🎯 Anforderungen

• 5+ years of software engineering experience, with 2+ years building production LLM or agentic systems (not just notebooks or demos). • Hands-on experience with a modern agent framework (LangGraph strongly preferred) and a track record of shipping agents that run, fail gracefully, and recover. • Strong RAG fundamentals chunking, embeddings, hybrid retrieval, reranking, grounding — and judgment about when RAG isn’t the right answer. • Real eval experience golden sets, offline and online evaluations, used to make ship/no-ship calls. • Production MLOps fluency: deployed LLM workloads under real latency, cost, and reliability constraints. • Strong Python; comfortable in TypeScript / Node.js. • Solid systems engineering instincts APIs, async patterns, queues, databases, distributed system failure modes. • Calibrated communicator; thrives in ambiguous, fast-moving environments. • Prior experience in fintech, lending, payments, KYB/KYC, fraud, or AML. • Experience building MCP servers or other structured tool interfaces for LLMs. • Background in classical ML (ranking, scoring, calibration). • Experience designing explainable / auditable AI workflows for regulated environments. • Open-source contributions to agent frameworks, eval tooling, or retrieval libraries. • AWS depth (EKS, MSK, RDS, S3, Lambda) and IaC with Terraform.

🏖️ Vorteile

• Health Care Plan (Medical, Dental & Vision) • Retirement Plan (401k, IRA) • Life Insurance • Flexible Paid Time Off • 9 paid Holidays • Family Leave • Remote • Hybrid work (for Orlando Associates) • Free Food & Snacks (Orlando) • Wellness Resources