Bank of America ist ein globales Finanzinstitut, das in den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Fintech tätig ist. Das Angebot umfasst Privatkundengeschäft, Unterstützung für kleine Unternehmen, Vermögensverwaltung, Investmentdienstleistungen und den Zugang zu Kapitalmärkten für Privatpersonen, Unternehmen und Institutionen. Darüber hinaus setzt das Unternehmen auf verantwortungsvolles Wachstum durch nachhaltige Finanzierung, Initiativen für Vielfalt und Programme zur Entwicklung von Gemeinschaften.
KI-Entwickler III, Legal AI – Charlotte vor Ort
Entwickeln Sie Python-Anwendungen, APIs, Dokumentenverarbeitungs-Workflows und KI-Agenten für das Legal-AI-Team der Bank of America. Unterstützen Sie die Bereitstellung sicherer Rechtstechnologien in einer regulierten Unternehmensumgebung.
Beschreibung
- Python-Anwendungen, wiederverwendbare Dienste und APIs für Legal AI erstellen, testen, bereitstellen und betreuen
- REST-APIs mit Python-Frameworks wie FastAPI entwickeln
- Workflows zur Aufnahme und Verarbeitung von PDF-, Microsoft-Office-, Text-, E-Mail-, strukturierten und unstrukturierten Inhalten erstellen
- KI-gestützte Zusammenfassungen, Frage-Antwort-Funktionen, Informationsextraktion, Klassifizierung und dialogorientierte Funktionen bereitstellen
- Bei der Erweiterung der Funktionalität des Ask-Legal-Chatbots mitwirken
- Anwendungen über APIs, SDKs, Webservices und MCP-Muster mit Legal-AI-Anbieterplattformen verbinden
- KI-Orchestrierungs-Workflows mit LangChain, LangGraph oder genehmigten Alternativen erstellen und pflegen
- Tools, Funktionen, Prompts, Zustandsverwaltung, Routing und mehrstufige Agenten-Workflows entwickeln
- KI-Agenten über Microsoft Copilot Studio und genehmigte Unternehmens-KI-Plattformen ermöglichen
- Zu Pipelines für Retrieval-Augmented Generation beitragen
- Such- und Abruffunktionen mit Elasticsearch erstellen
- Relationale, dokumentenbasierte, Vektor- und Graphdatenbanken verwenden
- Sichere Softwareentwicklungspraktiken in einem regulierten Unternehmen anwenden
- Automatisierte Unit-, Integrations-, API- und Regressionstests erstellen
- An Code-Reviews, Design-Sitzungen, Fehlerbehebungen und Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung teilnehmen
- Mit Legal-Stakeholdern, Produktmanagern, Architekten, Plattformteams, Cybersicherheits- und Risikopartnern sowie Ingenieuren zusammenarbeiten
- Probleme in Produktions- und Nicht-Produktionsumgebungen diagnostizieren
- Technische Dokumentation und betriebliche Runbooks pflegen
- Machbarkeitsnachweise und technische Untersuchungen leiten
- Fachwissen teilen und wiederverwendbare Komponenten sowie Engineering-Muster entwickeln
Anforderungen
- Nachweisbare praktische Erfahrung mit der Entwicklung von Unternehmensanwendungen und -diensten mit Python
- Erfahrung im Entwurf und in der Implementierung von REST-APIs mit FastAPI, Flask, Django oder ähnlichen Python-Frameworks
- Sehr gute Kenntnisse in objektorientierter Programmierung, modularem Design, Ausnahmebehandlung, Abhängigkeitsverwaltung und wiederverwendbaren Komponenten
- Erfahrung in der Verarbeitung von PDFs und anderen unstrukturierten Dokumenten mit Python-Bibliotheken und Frameworks zur Inhaltsextraktion
- Vertrautheit mit Tools wie PyMuPDF, pypdf, pdfplumber, Apache Tika, Unstructured oder python-docx
- Erfahrung in der Integration von Anwendungen über REST-APIs, SDKs, Authentifizierungsmethoden und JSON
- Erfahrung mit automatisierten Unit- und Integrationstests mit pytest oder vergleichbaren Frameworks
- Praktische Kenntnisse relationaler oder nicht relationaler Datenbanken und von Datenzugriffsmustern in Anwendungen
- Verständnis sicherer Praktiken für die Entwicklung von APIs und Anwendungen
- Erfahrung mit Git-basierter Quellcodeverwaltung und automatisierten Pipelines für Build, Tests und Bereitstellung
- Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu untersuchen und zu lösen
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie starke Problemlösungs-, schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in einer agilen Umgebung der Produktentwicklung
- Neugier und Bereitschaft, neue Technologien und Methoden des KI-Engineerings zu erlernen
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit KI oder generativer KI, LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, RAG, Elasticsearch, Vektor- oder Graphdatenbanken, MCP, Microsoft Copilot Studio, Angular, TypeScript, Docker, Kubernetes, OCR, multimodaler Verarbeitung, KI-Evaluierung, verantwortungsvoller KI, Observability oder Legal-Technologieplattformen
Zusatzleistungen
- Zugang zu erschwinglichen, wettbewerbsfähigen und flexiblen Leistungen
- Ressourcen zur Unterstützung des körperlichen, emotionalen und finanziellen Wohlbefindens
- Möglichkeiten zum Lernen, zur Weiterentwicklung und zu einem sinnvollen Beitrag
- Arbeit im Büro mit einer an die Rolle angepassten Flexibilität
- Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung