Leitender KI-Agent-IngenieurSenior AI Agent Engineer

Einstellung: Senior AI Agent Engineer | Fernbedienung Auf der Suche nach einem Ingenieur, der praktische Erfahrung beim Erstellen von KI-Agenten hat, die tatsächlich Arbeitsabläufe ausführen und nicht nur Chat-Schnittstellen. Sie arbeiten an Agenten, die eine Verbindung zu APIs und internen Systemen herstellen, Tools verwenden, Kontext abrufen, Entscheidungen über mehrere Schritte hinweg treffen und eine Wiederherstellung durchführen, wenn etwas fehlschlägt. Was wir suchen: • Starkes Python- und Backend-Engineering • Produktionserfahrung mit LLM-APIs und Agentensystemen • LangGraph, LangChain, LlamaIndex oder ähnliches • Tool-/Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben • RAG, Einbettungen, Vektorsuche und Kontextverwaltung • Agentenstatus, Speicher, Routing, Wiederholungsversuche und Fallback-Logik • API-Integrationen und ereignisgesteuerte Workflows • LLM-Bewertung, Nachverfolgung und Fehlerbehebung • Docker, Kubernetes, CI/CD und AWS Erfahrung mit Multi-Agent-Orchestrierung, MCP, Human-in-the-Loop-Workflows oder Produktionsagentenüberwachung ist ein starkes Plus. Hierbei handelt es sich um eine praxisorientierte technische Rolle mit Verantwortung vom Agent-Design und -Implementierung bis hin zur Evaluierung, Bereitstellung und Produktionszuverlässigkeit. Remote | Vollzeit / Vertrag

Hiring: Senior AI Agent Engineer | Remote Looking for an engineer who has hands-on experience building AI agents that actually execute workflows, not just chat interfaces. You’ll work on agents that connect to APIs and internal systems, use tools, retrieve context, make decisions across multiple steps, and recover when something fails. What we’re looking for: • Strong Python and backend engineering • Production experience with LLM APIs and agentic systems • LangGraph, LangChain, LlamaIndex, or similar • Tool/function calling and structured outputs • RAG, embeddings, vector search, and context management • Agent state, memory, routing, retries, and fallback logic • API integrations and event-driven workflows • LLM evaluation, tracing, and debugging • Docker, Kubernetes, CI/CD, and AWS Experience with multi-agent orchestration, MCP, human-in-the-loop workflows, or production agent monitoring is a strong plus. This is a hands-on engineering role with ownership from agent design and implementation through evaluation, deployment, and production reliability. Remote | Full-time / Contract

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