CodeNinja Inc.
CodeNinja Inc.
201 – 500 Mitarbeitende
BeratungLogistikSaaS
CodeNinja Inc. ist ein Technologieberatungsunternehmen, das Unternehmen beim Aufbau, bei der Modernisierung und beim Betrieb ihrer Software- und IT-Infrastruktur unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst KI-gestützte Softwareentwicklung, Anwendungsentwicklung, Cloud Computing, Unternehmenslösungen, Managed IT und die Verstärkung von Teams. Darüber hinaus begleitet das Unternehmen Initiativen zur digitalen Transformation und verfügt über Fachkenntnisse für Beratungs-, Logistik- und SaaS-Unternehmen, die skalierbare Technologiesysteme und zusätzliche Entwicklungskapazitäten benötigen.

Senior AI Engineer / Architekt für agentische KI – Riad, hybrid

Senior AI Engineer und Architekt für agentische KI zur Entwicklung sicherer, skalierbarer LLM- und RAG-Plattformen für die Bank- und Finanzdienstleistungskunden von CodeNinja. Verantwortet die KI-Architektur, Bereitstellung und Optimierung in der Produktion sowie die Betreuung von Engineering-Teams.

Beschreibung

  • Entwicklung von Enterprise-KI-Lösungen mit modernen LLMs und Frameworks für agentische KI
  • Architektur von Multi-Agenten-Systemen für Planung, Schlussfolgerung, Tool-Nutzung und Workflow-Orchestrierung
  • Entwicklung produktionsreifer RAG-Plattformen für strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten
  • Aufbau skalierbarer APIs und KI-Services mit Python und modernen Backend-Frameworks
  • Einführung von Evaluierungsframeworks für Qualität, Sicherheit und Leistung von LLMs
  • Verbesserung von Latenz, Durchsatz und Infrastruktureffizienz von KI-Anwendungen
  • Bereitstellung und Betrieb von Open-Source-LLMs in der Produktion
  • Zusammenarbeit mit Architekten, Product Ownern, Business-Analysten und DevOps-Teams an Enterprise-KI-Plattformen
  • Anwendung von Sicherheits-, Governance- und Responsible-AI-Standards für Unternehmen
  • Betreuung von Engineering-Teams und Weiterentwicklung wiederverwendbarer KI-Praktiken und Frameworks
  • Eigenständige Bereitstellung von Enterprise-KI-Plattformen, Multi-Agenten-Systemen, RAG-Wissensassistenten, KI-Copiloten, LLM-Evaluierungsframeworks, produktiven KI-APIs, Observability-Lösungen sowie sicheren, skalierbaren und kosteneffizienten Bereitstellungen

Anforderungen

  • 8–12+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung
  • Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und generativer KI
  • Fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning, NLP, Transformer-Architekturen, LLMs und Embedding-Modellen
  • Sehr gute Python-Kenntnisse
  • Fundierte Grundlagen der Softwareentwicklung
  • Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Backend-Systeme
  • Erfahrung mit RESTful APIs und Microservices
  • Erfahrung mit asynchroner Programmierung und skalierbaren Architekturen
  • Erfahrung mit FastAPI, Flask oder vergleichbaren Frameworks
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung agentischer KI-Lösungen mit LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel oder LlamaIndex Workflows
  • Erfahrung mit Multi-Agenten-Orchestrierung, Planungsagenten, Tool-Aufrufen, Human-in-the-Loop-Workflows, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Mustern für die Zusammenarbeit von Agenten
  • Fundierte Erfahrung im Aufbau von Enterprise-RAG-Plattformen
  • Erfahrung mit Embedding-Modellen, Vektor- und Graphdatenbanken sowie Suchtechnologien
  • Erfahrung mit der Erstellung systematischer LLM-Evaluierungsframeworks
  • Verständnis von Halluzinationserkennung, Faktentreue, Antwortrelevanz, Kontextpräzision und -abruf, Groundedness, Toxizität und Regressionstests
  • Erfahrung mit der Implementierung von Guardrails und Observability, einschließlich Prompt-Tracking, Token- und Kostenanalysen, Latenzüberwachung, Feedbackschleifen und Fehleranalyse in der Produktion
  • Expertise im Prompt Engineering, einschließlich Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, Few-Shot- und strukturiertem Prompting, Function Calling, JSON-Modus, Prompt-Optimierung und -Caching, Optimierung des Kontextfensters, Tokeneffizienz und Kostenoptimierung
  • Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von Open-Source-LLMs
  • Erfahrung mit GPU-Optimierung, Batch-Inferenz, Model Serving, Autoscaling, Multi-GPU-Bereitstellung und Quantisierung
  • Erfahrung mit MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, GitHub Actions oder GitLab CI, Modellversionierung, Experiment-Tracking, Feature Stores, kontinuierlicher Evaluierung und kontinuierlicher Bereitstellung
  • Erfahrung mit Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock oder OpenAI Azure
  • Erfahrung mit PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch oder OpenSearch
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
  • Fähigkeit, technische Diskussionen und Architektur-Reviews zu leiten
  • Erfahrung in der Betreuung von Engineering-Teams
  • Fähigkeit, in agilen Entwicklungsumgebungen zu arbeiten
  • Bachelorabschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet

Zusatzleistungen

  • Die Vergütung richtet sich nach Erfahrung und Qualifikationen
  • Arbeit an Technologie- und Digitalisierungsinitiativen im Unternehmensmaßstab
  • Einblicke in die Bereiche Banken, Finanzdienstleistungen, KI, Daten und neue Technologien
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Lernen
  • Kollaboratives, technisch ausgerichtetes Arbeitsumfeld
  • Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachleuten aus Technologie und Beratung

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