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Sponsor für FachkräftevisumBeratungGesundheitswesenLogistik
Ambush ist ein auf Menschen ausgerichtetes Beratungsunternehmen, das Organisationen beim Aufbau und bei der Integration dezentraler Design- und Engineering-Teams unterstützt. Das Unternehmen bietet Softwareentwicklungs- und Designleistungen im Rahmen langfristiger Partnerschaften an und arbeitet mit Kunden aus Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Datenschutz. Im Mittelpunkt stehen die Suche nach qualifizierten Fachkräften, ihre langfristige Bindung und die wirksame Einbindung dezentraler Teams in die Organisationen der Kunden.
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Stellen im Unternehmen

Senior Machine-Learning- und KI-Ingenieur

Entwickle produktionsreife generative KI- und Agenten-Workflows für Kunden aus dem Finanzdienstleistungssektor von Ambush. Baue Python- und FastAPI-Dienste, SQL-Datenworkflows, Retrieval-Augmented Generation und cloudbasierte KI-Systeme.

BRBrasilienRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerGoogle Cloud PlatformKubernetesPythonReactSQLTerraform

Beschreibung

  • Entwirf und implementiere unternehmensweite Lösungen mit generativer und agentischer KI für komplexe Workflows im Finanzdienstleistungssektor.
  • Entwickle Workflows zur Klassifizierung und Priorisierung von Ausnahmefällen, zur Analyse von Ursachen und Auswirkungen sowie zur Empfehlung geeigneter Maßnahmen.
  • Entwickle Agenten-Workflows mit Orchestrierung, Tool-Aufrufen, Zustandsverwaltung und menschlicher Prüfung.
  • Verknüpfe neue Ausnahmefälle mit historischen Vorfällen, Ursachen, Geschäftsregeln sowie Transaktions- oder Datenattributen.
  • Entwickle Python- und SQL-Dienste, um große strukturierte Unternehmensdatensätze abzufragen, umzuwandeln und zu analysieren.
  • Erstelle wiederverwendbare Tools und Dienste, mit denen KI-Agenten Informationen abrufen, untersuchen, analysieren und Workflows ausführen können.
  • Verbinde KI-Anwendungen mit Unternehmens-APIs, Datenbanken, Workflow- und Ticketsystemen sowie internen Datenquellen.
  • Nutze Retrieval-Augmented Generation, um Kontext aus regulatorischen Dokumenten, historischem Wissen und Vorfallsammlungen abzurufen.
  • Ergänze KI-generierte Ergebnisse um Konfidenzwerte, Validierung, Schutzmaßnahmen und Nachvollziehbarkeit.
  • Entwickle Backend-Dienste und APIs mit Python und FastAPI und stelle sie auf einer großen Cloud-Plattform bereit.
  • Setze Praktiken für Tests, Protokollierung, Evaluierung, Beobachtbarkeit und den produktiven Betrieb von Software ein.
  • Arbeite mit verteilten Teams aus Engineering, Architektur, Business-Analyse, Datenengineering und Anwendungsentwicklung im In- und Ausland zusammen.

Anforderungen

  • Fundierte Kenntnisse in der Python-Backend-Entwicklung und Erfahrung mit produktiven Diensten auf Basis von Frameworks wie FastAPI.
  • Sehr gute SQL- und Datenanalysekenntnisse, einschließlich der Arbeit mit großen strukturierten Datensätzen.
  • Nachgewiesene Erfahrung mit LLM- oder generativen KI-Anwendungen, die über Chatbots als Machbarkeitsnachweis hinausgehen.
  • Praktische Erfahrung mit einem Framework zur Orchestrierung von Agenten oder Workflows, etwa LangGraph, Google ADK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel oder einem vergleichbaren Framework.
  • Verständnis von Tool-Aufrufen und wiederverwendbaren Agenten-Tools.
  • Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation und Information-Retrieval-Techniken.
  • Erfahrung mit der Implementierung von LLM-Evaluierung, Schutzmaßnahmen und Validierung.
  • Fundierte Softwareentwicklung, einschließlich Git, Tests, Code-Reviews und kontinuierlicher Integration.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Backend-Diensten auf einer großen Cloud-Plattform; AWS wird bevorzugt, GCP oder Azure kommen ebenfalls infrage.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie Kompetenz bei der Fehlersuche und Ursachenanalyse.
  • Sehr gute Englischkenntnisse und die Fähigkeit, mit verteilten Engineering- und Business-Teams zusammenzuarbeiten.
  • Praxisnahes Urteilsvermögen bei der Entscheidung, wann deterministische Logik und wann LLMs eingesetzt werden sollten.
  • Berufserfahrung auf Senior-Niveau.
  • Bevorzugt: Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor, etwa in regulatorischer Berichterstattung, Kapitalmärkten, Handelsabwicklung, Post-Trade-Verarbeitung, Transaktionsberichterstattung, Abstimmungen, Ausnahmefallmanagement oder Risiko und Kontrollen.
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit EMIR, MiFID II oder SFTR.
  • Bevorzugt: Kenntnisse des Model Context Protocol (MCP) und wiederverwendbarer Schnittstellen für Agenten-Tools.
  • Bevorzugt: Kenntnisse in Wissensgraphen, Graph RAG oder Datenherkunft.
  • Bevorzugt: Kenntnisse in Vektordatenbanken, hybrider Suche oder Reranking.
  • Bevorzugt: Kenntnisse in Frameworks für KI-Beobachtbarkeit und -Evaluierung.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit AWS-KI-Diensten wie Bedrock und SageMaker sowie mit Docker, Kubernetes oder Terraform.
  • Bevorzugt: Fähigkeit, Anforderungen in Spezifikationen, Aufgaben und Abnahmekriterien zu überführen.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Claude Code oder vergleichbaren KI-Programmierassistenten.
  • Bevorzugt: Grundkenntnisse in React oder der Frontend-Integration.
  • Gib an, ob du in Brasilien ansässig bist.

Zusatzleistungen

  • Unternehmenskultur, bei der Menschen im Mittelpunkt stehen.
  • Ein unterstützendes, vertrauensvolles und stärkendes Arbeitsumfeld.
  • Ein kooperatives Team mit Fokus auf langfristige Partnerschaften.
  • Die Möglichkeit, an sinnvollen Produkten und KI-Lösungen zu arbeiten.
  • Die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit globalen Teams, einschließlich Kolleginnen und Kollegen im In- und Ausland.

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