Coretek ist ein von Microsoft als Azure Expert Managed Service Provider ausgezeichneter Anbieter und eine Cloud-Technologieberatung, die Organisationen in den Bereichen öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen, Fertigung und Finanzdienstleistungen unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst Cloud-Migration, Anwendungsmodernisierung, DevOps-Automatisierung, Arbeitsplatzmanagement, Cybersicherheit sowie KI-Lösungen auf Basis von Azure OpenAI und Technologien des maschinellen Lernens. Darüber hinaus bietet Coretek Sicherheits- und Observability-Dienstleistungen mit Plattformen wie Palo Alto und Dynatrace an und arbeitet mit Partnern wie Imprivata und Citrix zusammen. Das interdisziplinäre Team unterstützt Kunden dabei, ihre Infrastruktur zu modernisieren, die Sicherheit zu stärken und praxisnahe Cloud- und KI-Kompetenzen aufzubauen.
Senior-Entwickler für agentische KI bei Coretek – Hybrid Indien
Entwickle zuverlässige, sichere Azure-KI-Agenten für Coretek-Kunden – von RAG, Tool-Integrationen und Evaluierung bis hin zu Observability und produktiver Bereitstellung.
Beschreibung
- Entwirf, entwickle und führe Azure-basierte Anwendungen für agentische KI mit Schlussfolgerungen, Tool-Aufrufen, Retrieval, Speicher und Prüfpunkten für menschliche Überprüfung ein.
- Entwickle RAG-Pipelines mit Chunking, Embeddings, Indizierung, hybrider und semantischer Suche, Reranking sowie Zitatverankerung.
- Verbinde Agenten über APIs, Datenbanken und MCP-Server mit Kundensystemen, einschließlich Tool-Definitionen und -Schemas.
- Erstelle Evaluierungs-Harnesses und Golden Datasets, um Genauigkeit, Groundedness und Aufgabenerfüllung zu messen.
- Ergänze produktive Agenten um Tracing, Token- und Kosten-Telemetrie, Latenzbudgets, Fallback-Pfade und Regression-Warnungen.
- Entwickle Schutzmaßnahmen gegen Prompt Injection, für Inhaltsfilterung, personenbezogene Daten, Ausgabenvalidierung und Grenzen menschlicher Freigaben.
- Verbessere Kosten und Latenz durch Modellauswahl, Prompt-Caching, Kontextmanagement, Batching und Modell-Routing.
- Nutze Versionskontrolle, Code-Reviews, automatisierte Tests, CI/CD sowie Verfahren zur Versionierung von Prompts und Modellen.
- Containerisiere und stelle Agentenservices bereit und verwalte dabei Builds, Releases, Skalierung und Laufzeitkonfiguration.
- Gib die technische Richtung für Kundenprojekte vor und unterstütze die Weiterentwicklung von Nachwuchsingenieuren.
- Arbeite direkt mit Kunden zusammen, um Anwendungsfälle für Agenten zu definieren und Modellfähigkeiten sowie -grenzen zu bewerten.
- Arbeite mit Projektmanagern, Dateningenieuren und Anwendungsteams zusammen, um vollständige Lösungen bereitzustellen und für den laufenden Betrieb zu dokumentieren.
Anforderungen
- Sieben oder mehr Jahre Erfahrung in Software-, Daten- oder ML-Engineering, darunter mindestens zwei Jahre mit der Entwicklung von LLM-basierten oder agentischen Anwendungen, die von echten Nutzern eingesetzt werden.
- Ausgeprägte praktische Erfahrung in der Python-Entwicklung, einschließlich Tests, Paketierung und Code-Reviews.
- Praktische Erfahrung mit LLM-APIs und Agenten-Frameworks wie Microsoft Agent Framework, Azure AI Foundry, Azure OpenAI oder LangGraph.
- Gute Kenntnisse in Tool- und Function-Calling, strukturierten Ausgaben, Planungs- und Reflexionsschleifen, Übergaben zwischen mehreren Agenten und deterministischen Workflows.
- Erfahrung beim Aufbau von RAG-Systemen mit Vektor- oder hybriden Suchspeichern wie Azure AI Search, PostgreSQL mit pgvector oder Cosmos DB.
- Erfahrung im Prompt Engineering mit System-Prompts, Few-Shot-Strategien, Kontextfenster-Management und systematischer Iteration von Evaluierungssets.
- Erfahrung mit Docker und Kubernetes in Produktionsumgebungen, einschließlich Images, Konfiguration, Secrets sowie Bereitstellung und Skalierung von Workloads auf AKS oder einer gleichwertigen Plattform.
- Erfahrung bei der Bereitstellung und dem Betrieb von Azure-Diensten wie AKS, Container Apps, Azure Functions oder App Service.
- Ausgeprägte Grundlagen in APIs und Daten, einschließlich REST, asynchroner Programmierung, SQL und dem Entwurf von JSON-Schemas.
- Erfahrung mit Git-basierten Entwicklungsabläufen und CI/CD-Bereitstellung.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplexe technische Themen zu erklären und realistische Erwartungen an die Fähigkeiten und Risiken von KI zu vermitteln.
- Fortgeschrittene Analyse- und Debugging-Fähigkeiten, einschließlich der Untersuchung nichtdeterministischer Agentenfehler.
- Umfangreiche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden in einer beratenden technischen Umgebung.
- Erfahrung in der Entwicklung von MCP-Servern oder -Clients.
- Vertrautheit mit Tools für LLM-Observability und -Evaluierung wie Azure AI Foundry Evaluations, LangSmith oder OpenTelemetry Tracing.
- Vertrautheit mit Azure-Netzwerk, Identität und Sicherheit, einschließlich Managed Identity, Key Vault und Private Endpoints.
- Erfahrung mit Fine-Tuning, Distillation oder der Bereitstellung kleiner Sprachmodelle.
- Erfahrung mit Microsoft Fabric, Azure Databricks oder Azure Synapse.
- Erfahrung mit Dokumentenintelligenz und multimodalen Eingaben, einschließlich Azure AI Document Intelligence, Vision oder Speech.
- Erfahrung in regulierten Umgebungen mit HIPAA, SOC 2, GDPR oder dem DPDP Act.
- Erfahrung mit Infrastructure as Code unter Verwendung von Terraform, Bicep oder Helm.
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrere Kundenprojekte zu verwalten und hochwertige Arbeit termingerecht zu liefern.
- Erfahrung mit Azure DevOps oder GitHub für Quellcodeverwaltung und Pipelines.