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STN Incorporated
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11 – 50 Mitarbeitende
CybersicherheitHardwareUnternehmen
STN Incorporated stellt Managed-IT- und Cloud-Infrastruktur für Unternehmen und Teams bereit, die geschäftskritische Software, KI-Systeme und Robotik entwickeln. Zum Angebot gehören private CPU-Clouds, GPU-One-KI-Infrastruktur, sichere Netzwerke und Speicherlösungen sowie der laufende Cloud-Betrieb mit menschlichem Support rund um die Uhr und Service-Level-Vereinbarungen mit hoher Verfügbarkeit. Das Unternehmen übernimmt außerdem Cybersicherheitsbetrieb und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, Compliance und Risikomanagement, Backup und Wiederherstellung sowie Technologiebeschaffung und Lebenszyklusmanagement. STN betreut SaaS-Unternehmen, KI- und Modellentwickler, Robotikunternehmen sowie regulierte Organisationen wie Gesundheitsdienstleister. Die Infrastruktur ist auf Audit-Bereitschaft und Rahmenwerke wie SOC 2 Type II und HIPAA ausgelegt.
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Stellen im Unternehmen

Principal Engineer für KI-Agentensysteme, Horizon AI

Leite die Entwicklung der produktiven Flotte autonomer Agenten für die GPU-Infrastruktur von Horizon AI. Übernimm Verantwortung für Agentenbewertung, Orchestrierung, Service-Level-Ziele für Autonomie und sichere Betriebsaktionen.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKünstliche Intelligenz
Python

Beschreibung

  • Entwickle Werkzeuge zur Bewertung des Agentenverhaltens, einschließlich Szenarien aus realen Vorfällen, CI-Regressionsprüfungen und Metriken für selbstbewusst falsch ausgegebene Antworten.
  • Lege gemeinsam mit dem Chief Architect Service-Level-Ziele für Autonomie fest und liefere Belege dafür, wann Empfehlungen in Aktionen überführt werden können.
  • Leite die Agentenarchitektur in den Bereichen Orchestrierung, Tool-Aufruf, Aufgabenzerlegung, Eskalation sowie Lese- und Schreibberechtigungen.
  • Verbessere die Erklärungen zur Schlussfolgerung der Agenten, damit Teams auf Basis ihrer Empfehlungen handeln können.
  • Überführe Betriebs-Runbooks in Schlussfolgerungs-Workflows, die Agenten ausführen können.

Anforderungen

  • Du hast produktive LLM-Agentensysteme entwickelt und eingeführt und dabei fehlerhafte Tool-Ausgaben, Schleifen, festgefahrene Zustände und erschöpfte Kontextfenster behandelt.
  • Du verfügst über fundierte und konkrete Vorstellungen dazu, wie Agenten bewertet werden sollten.
  • Du hast Erfahrung mit Tool- und Function-Calling im großen Maßstab.
  • Du hast Erfahrung mit LLM-Tracing und Online-Evaluierung.
  • Du bringst solide Grundlagen in der Python-Systementwicklung mit.
  • Du hast Erfahrung mit Multi-Agenten-Orchestrierung, Übergaben und Kontextverwaltung.
  • Erfahrung im Betrieb oder mit SRE ist von Vorteil.
  • Erfahrung im Entwurf von Systemen mit menschlicher Beteiligung ist von Vorteil.
  • Erfahrung beim Abruf von Informationen aus Betriebsdaten ist von Vorteil.
  • Erfahrung darin, zulässige Aktionen autonomer Systeme festzulegen, ist von Vorteil.

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