Hiring Senior GCP/AI Engineer (Agentic AI) in Phoenix

BrightSol AI ist ein schnell wachsendes Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Phoenix, Arizona, das sich auf die Entwicklung von Lösungen für agentische künstliche Intelligenz für Unternehmen aus den Branchen Gesundheit, Logistik, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel spezialisiert hat. Gegründet vor 4 Jahren, beschäftigen wir heute 120 Mitarbeiter:innen an drei Standorten in den USA. Unsere Mission ist es, KI-Technologien für kleine und mittlere Unternehmen sowie für große Konzerne zugänglich und nutzbar zu machen, indem wir autonome Agenten entwickeln, die komplexe Prozesse automatisieren, Echtzeitdaten analysieren und fundierte Entscheidungen treffen können.

Für unser Team in Phoenix suchen wir ab sofort eine:n erfahrene:n Senior GCP/AI Engineer (Agentic AI), der/die uns bei der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen auf der Google Cloud Platform unterstützt. Sie arbeiten eng mit den Teams für Data Science, Backend-Entwicklung und Produktmanagement zusammen, um maßgeschneiderte Lösungen für unsere Kunden in Nordamerika und international zu realisieren. Dieser Posten ist ideal für Fachkräfte, die ihr Wissen in konkreten, wirkungsvollen Projekten einsetzen möchten, ohne an abstrakten Themen ohne praktischen Anwendungsbezug zu arbeiten.

Ihre Hauptaufgaben im Detail:
1. Konzeption und Entwicklung von Architekturen für agentische KI auf GCP unter Nutzung von Diensten wie Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery und weiteren GCP-Services für Anwendungsfälle wie die Automatisierung von Kundensupports, die Optimierung von Lieferketten oder die prädiktive Verkaufsanalyse, mit einer Erfolgsquote von 95% bei termingerechten Bereitstellungen.
2. Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit von bereitgestellten KI-Modellen, um die Antwortzeit der Agenten innerhalb von 6 Monaten nach der Bereitstellung um durchschnittlich 30% zu senken.
3. Aufbau und Verwaltung vollständiger MLOps-Pipelines auf GCP, einschließlich CI/CD für Modelle, Monitoring der Leistung in der Produktion und regelmäßiger Aktualisierung der Modelle ohne Serviceunterbrechung, mit einer Serviceverfügbarkeit von 99,9%.
4. Zusammenarbeit mit den Teams für Java-Backend-Entwicklung und Qualitätssicherung, um die Fähigkeiten der agentischen KI in bestehenden Anwendungen unserer Kunden zu integrieren, unter Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen (DSGVO, CCPA).
5. Durchführung von Last- und Robustheitstests für bereitgestellte KI-Lösungen, Identifizierung und Behebung von Leistungslücken vor der Produktivnahme, mit einer Rate von kritischen Fehlern in der Produktion von unter 0,5%.
6. Unterstützung der technischen Supportteams bei der Behebung von Incidents im Zusammenhang mit KI-Lösungen, um die Lösungszeit für Incidents innerhalb eines Jahres um 25% zu senken.
7. Erstellung vollständiger, verständlicher technischer Dokumentation für interne Teams und Kunden, einschließlich Nutzungsanleitungen, Architekturskizzen und Fehlerbehebungsverfahren.
8. Schulung interner Teams und Kunden zu den Best Practices bei der Nutzung von agentischen KI-Lösungen, mit einer durchschnittlichen Schulungszufriedenheit von 4,5/5.

Unser Arbeitsumfeld und unsere Kultur:
Wir arbeiten nach einem Hybridmodell: Sie verbringen 3 Tage pro Woche in unseren modernen Büros in Phoenix, die über Coworking-Flächen, ruhige Besprechungsräume und eine Gemeinschaftsküche verfügen, und 2 Tage pro Woche im Homeoffice, mit flexiblen Arbeitszeiten, die sich an Ihre persönlichen Bedürfnisse anpassen lassen. Wir pflegen eine Kultur der Zusammenarbeit ohne starre Hierarchien: Alle Ideen werden gehört, und Teammitglieder werden ermutigt, Verbesserungen für Produkte und Arbeitsprozesse vorzuschlagen. Jeden Monat organisieren wir Wissensaustausch-Workshops, 24-stündige Hackathons zur Entwicklung innovativer Projekte und Teambuilding-Ausflüge. Wir legen großen Wert auf die Balance zwischen Berufs- und Privatleben: Wir senden keine E-Mails außerhalb der Arbeitszeit, bieten 25 bezahlte Urlaubstage pro Jahr sowie 10 bezahlte Krankheitstage.

Ihre Voraussetzungen:
Sie verfügen über mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen auf der Google Cloud Platform, mit nachweislicher Spezialisierung auf agentische KI (Entwicklung autonomer Agenten, LLM-Verarbeitungsketten, Agentic-Tools). Sie beherrschen die Programmiersprache Python und haben gute Kenntnisse der KI-Frameworks TensorFlow, PyTorch und LangChain. Sie sind sicher im Umgang mit den folgenden GCP-Diensten: Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery, Cloud Storage, Cloud IAM, und haben Erfahrung in der Einrichtung von MLOps-Pipelines mit Tools wie Kubeflow, MLflow oder Airflow. Sie haben ein gutes Verständnis von Backend-Architekturen und REST-APIs und können mit Backend-Entwicklungsteams, insbesondere bei Java-Projekten, zusammenarbeiten. Sie sprechen fließend Englisch (mindestens Niveau B2) für die Kommunikation mit unseren internationalen Kunden und Teams. Sie arbeiten autonom, sorgfältig, können komplexe Probleme lösen und fühlen sich in der Teamarbeit wohl.

Technische Fähigkeiten, die Sie mitbringen sollten:
- Google Cloud Platform (GCP)
- Agentic AI
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- Vertex AI
- MLOps
- Kubeflow
- MLflow
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- REST APIs
- BigQuery
- Cloud Functions
- LangChain
- Datenschutz (DSGVO, CCPA)
- Technische Dokumentation

Vergütung und Benefits:
Wir bieten eine wettbewerbsfähige Vergütung zwischen 130.000 und 160.000 US-Dollar pro Jahr, abhängig von Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten, sowie eine jährliche Leistungsprämie von bis zu 15% Ihres Jahresgehalts. Zusätzlich profitieren Sie von einer Krankenversicherung, die zu 80% für Sie und Ihre Familie übernommen wird, einem Betriebsrentenplan mit einem Arbeitgeberzuschuss von 5%, Essensgutscheinen im Wert von 15 US-Dollar pro Arbeitstag sowie der Erstattung von Verkehrs- und Parkkosten. Wir übernehmen außerdem die Kosten für berufsbezogene Zertifizierungen (GCP-Zertifizierungen, KI-Zertifizierungen) und bieten Ihnen ein jährliches Weiterbildungsbudget von 2.000 US-Dollar zur Entwicklung Ihrer Fähigkeiten.

Karrieremöglichkeiten:
Dieser Posten bietet Ihnen zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten: Sie können sich beispielsweise zu Lead AI Engineer, KI-Lösungsarchitekt:in oder KI-Projektleiter:in weiterentwickeln, je nach Ihren beruflichen Zielen. Wir bieten außerdem internationale Einsätze an unseren europäischen oder asiatischen Standorten für Mitarbeiter:innen, die dies wünschen, sowie die Möglichkeit, an von uns bezahlten internationalen Fachkonferenzen (Google I/O, NeurIPS etc.) teilzunehmen. Wir begleiten jeden Mitarbeiter bei seiner beruflichen Entwicklung, mit vierteljährlichen Gesprächen zur Festlegung von Entwicklungszielen und passenden Weiterbildungsmaßnahmen.

Unser Einstellungsprozess:
Der Einstellungsprozess umfasst 4 Schritte und dauert insgesamt 2 bis 3 Wochen: 1. Erstes telefonisches Vorstellungsgespräch von 30 Minuten mit unserer Recruiting-Verantwortlichen, um Ihren Werdegang und Ihre Motivation kennenzulernen. 2. Technischer Heimtest von 2 Stunden, bei dem Sie einen einfachen KI-Agenten auf GCP entwickeln, um Ihre technischen Fähigkeiten zu bewerten. 3. Technisches Vorstellungsgespräch von 1 Stunde mit dem GCP/AI-Engineering-Team, um Ihren Test, Ihre bisherigen Erfahrungen und technische Herausforderungen, die Sie in der Stelle erwarten, zu besprechen. 4. Abschlussgespräch von 30 Minuten mit dem Technischen Direktor, um die Übereinstimmung zwischen Ihren Zielen und der Unternehmensstrategie zu prüfen. Wenn Sie ausgewählt werden, erhalten Sie innerhalb von 3 Tagen nach dem Abschlussgespräch einen Vertragsentwurf mit einem Eintrittsdatum, das an Ihre Verfügbarkeit angepasst wird.