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FourKites, Inc.
FourKites, Inc.
501 – 1.000 Mitarbeitende
FertigungLebensmittel und GetränkeLogistik
FourKites, Inc. entwickelt eine globale Plattform für die Transparenz in Lieferketten, mit der Unternehmen ihre Logistik in Echtzeit überwachen und koordinieren können. Die Anwendungen führen Daten aus Transport, Bestandsverwaltung und Hofbetrieb zusammen und verschaffen Teams einen klareren Überblick über Sendungen und Lieferkettenaktivitäten über mehrere Transportarten hinweg. Das Unternehmen betreut mehr als 1.500 bedeutende Marken, darunter Unternehmen aus den Bereichen Logistik, Lebensmittel und Getränke, Pharmazeutik und Fertigung, und lässt sich mit Unternehmenssystemen verbinden, um effizientere Abläufe, Kostenkontrolle und einen besseren Kundenservice zu unterstützen.
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Principal AI-Architekt für Agentensysteme

Leite die Architektur der KI-Agenten von FourKites – von Modellen und Kontextverwaltung bis zur Evaluation. Entwickle die Plattform für KI-gestützte digitale Mitarbeitende in der Lieferkette.

INIndienHybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSGoogle Cloud PlatformJavaKafkaKubernetesMicroservicesPostgresPythonTypeScript

Beschreibung

  • Verantworte die Architektur der FourKites-KI-Agenten mit Schwerpunkten auf Ausführung, Kontext, Modellen und Evaluation.
  • Lege die Referenzarchitektur für Agenten fest: Schleifen, Tool-Nutzung, Statusverwaltung, Checkpoints, Wiederholungsversuche, Fehlerbehebung, Schutzmaßnahmen, Berechtigungen und Übergaben an Menschen.
  • Entwirf robuste, mehrstufige Workflows, die Kontextfenster übergreifen und sich von Fehlern bei Tools, Spediteur-APIs und Modellen erholen.
  • Wähle je nach Problem den passenden Ansatz – von führenden oder Open-Weight-Modellen über feinabgestimmte Encoder bis hin zu herkömmlichem Code.
  • Verwalte das Modell-Routing, die Kosten pro Aufgabe und die Latenzziele für die gesamte Agentenflotte.
  • Verbinde Agenten mit Kafka, Microservices, Postgres, Kunden-APIs und MCP-Servern.
  • Definiere Standards für Kontextfenster, die Prompts, Tools, abgerufene Inhalte, Speicher und vorherige Gesprächsbeiträge innerhalb der Token-Grenzen berücksichtigen.
  • Entwickle gemeinsam nutzbare Tools für Retrieval, Kontextkomprimierung, Zusammenfassungen, die Isolierung von Subagenten, Prompt-Caching und dauerhaften Speicher.
  • Untersuche Kontextfehler und überführe Lösungen in wiederverwendbare Ausführungsmuster.
  • Entwickle Offline-Evaluierungssysteme mit Produktions-Traces, codebasierten Prüfungen, kalibrierter Bewertung durch LLMs und CI-Regressionssuiten.
  • Entwickle Online-Evaluierung mit Bewertungen im Produktivbetrieb, Qualitätskennzahlen, Drift-Überwachung, Shadow- und A/B-Releases, Feedbacksignalen und Qualitätsalarmen.
  • Verknüpfe Evaluierungskennzahlen mit Ergebnissen wie Tracking-Genauigkeit, automatisierter Klärung von Ausnahmen und der Auslastung von Terminen.
  • Prüfe Designs und Pull Requests, dokumentiere Architektur und Betriebsleitfäden und betreue Staff- und Senior Engineers.
  • Verfolge Entwicklungen bei Modellen und Tools, führe Experimente durch und empfehle, ob etwas selbst entwickelt, eingekauft oder abgewartet werden sollte.
  • Arbeite mit Product, Solutions und Customer Success zusammen, um Probleme aus der Praxis in Verbesserungen der Plattform umzusetzen.

Anforderungen

  • Du hast ein LLM-Agentensystem für reale Nutzerinnen und Nutzer sowie Produktionsverkehr entworfen und betrieben, einschließlich Tool-Aufrufen, mehrstufiger Workflows, Fehlerbehandlung und Eskalation an Menschen.
  • Du hast nach dem Start den Betrieb eines LLM-Agentensystems verantwortet und Vorfälle, Kosten und Latenz gesteuert.
  • Du verfügst über fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen, darunter Attention, Positionskodierungen, Encoder- und Decoder-Architekturen, Tokenisierung und KV-Caches.
  • Du hast Encodermodelle trainiert oder feinabgestimmt, etwa Modelle aus der BERT-Familie, Satz-Embeddings, Bi-Encoder und Cross-Encoder-Reranker.
  • Du verstehst kontrastives Training, Destillation und Quantisierung.
  • Du hast Token-Budgets verwaltet und Retrieval sowie Speicher für Agenten entwickelt.
  • Du hast Kontextkomprimierung und Subagenten eingesetzt und die Qualität bei zunehmender Auslastung der Kontextfenster gemessen.
  • Du hast Ausführungsebenen für Agenten mit Schleifen, Tool-Dispatch, Statusverwaltung und Checkpoints, Unterbrechung und Wiederherstellung, Sandboxing und Berechtigungen, Schutzmaßnahmen sowie Modell-Routing entwickelt.
  • Du bist versiert im Umgang mit MCP, strukturierten Ausgaben und Streaming.
  • Du hast Offline- und Online-Evaluierungssuiten entwickelt, die Datensätze, Bewertungsverfahren, die Kalibrierung von LLM-Bewertungen, CI-Regressionsprüfungen, Produktionsbewertungen, Trace-Stichproben, Drift-Überwachung, Shadow-Deployments und Feedbackschleifen abdecken.
  • Du bringst mindestens zehn Jahre Erfahrung mit Software- oder Machine-Learning-Systemen mit, davon mindestens drei Jahre in der Entwicklung mit LLMs.
  • Du verfügst über ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse.
  • Du kannst Java- oder TypeScript-Services sicher lesen und prüfen.
  • Du hast Produktionserfahrung mit AWS oder GCP, Containern, Kubernetes und ereignisgesteuerten Systemen.
  • Du kommunizierst schriftlich und mündlich wirkungsvoll.
  • Von Vorteil: Erfahrung in Lieferkette, Logistik oder Transport.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Document AI, OCR, Layoutmodellen und der Datenextraktion aus Konnossementen, Rechnungen und Zustellnachweisen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Sprach- oder E-Mail-Agenten, die im Auftrag eines Unternehmens handeln.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Agentensicherheit, einschließlich Schutz vor Prompt-Injection, Tool-Berechtigungen und Mandantentrennung bei Daten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Claude, GPT, Gemini, Open-Weight-Modellen und Modellbereitstellungs-Stacks.
  • Von Vorteil: Veröffentlichungen, Vorträge oder Open-Source-Beiträge zu Agenten, Retrieval oder Evaluierung.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung und Aktienoptionen.
  • Fünf weltweite Recharge-Tage.
  • Großzügiger bezahlter Urlaub und die üblichen Feiertage.
  • Elternzeit für alle Elternteile.
  • Jährlicher Zuschuss für Wohlbefinden.
  • Tage für ehrenamtliches Engagement.
  • Medizinische Leistungen ab dem ersten Arbeitstag.
  • 36 Urlaubstage für Krankheit, freie Tage und Erholungsurlaub.
  • Fünf Recharge-Tage.
  • Zwei Tage für ehrenamtliches Engagement.
  • Zuschuss für die Ausstattung des Homeoffice und Technik.
  • Leistungen für Lebensstil und Familie.
  • Unterstützung und Beratung für die psychische Gesundheit.
  • Kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung, unter anderem mit einem Programm zur beruflichen Entwicklung und einem Toastmasters-Club.

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