AI Engineer — Duferco

Vollständige Beschreibung

TL;DR Wir erweitern das Corporate Innovation Team von Duferco: ein schnelllebiges Engineering-Team, das in einer Startup-Umgebung agiert und durch die Stabilität und Größe einer globalen diversifizierten Gruppe unterstützt wird. Sie werden an einer Vielzahl von Projekten in Bereichen wie Energie, Handel, Logistik, Stahl, Versicherungen, Sport und anderen Bereichen arbeiten - nicht als externer Berater, sondern als Teil der Gruppe selbst, mit dem Eigentum und der Kontinuität eines internen Produkt- und Ingenieurteams. Sie erstellen KI-fähige Produkte, Agenten, Automatisierungssysteme, Evaluierungspipelines und Backend-Infrastruktur, die betriebliche Engpässe beseitigen, die Entscheidungsfindung verbessern und eine Hebelwirkung im gesamten Unternehmen schaffen. Dies ist eine großartige Rolle für einen Ingenieur, der sich dafür begeistert, moderne KI-Systeme auf echte Geschäftsprobleme anzuwenden, sich um den Versand zuverlässiger Produkte kümmert und schnell mit erfahrenen Teamkollegen wachsen möchte. Über das Team Wir sitzen in der Nähe von echten Geschäftsproblemen und haben die Freiheit, schnell Prototypen zu erstellen und zu versenden. KI ist bereits Teil unseres täglichen Workflows, und wir erwarten, dass diese Rolle weiter wächst. Wir kümmern uns darum, Dinge gut zu bauen, Systeme zu versenden, die Hebelwirkung erzeugen, und mit Leuten zu arbeiten, die das Team besser machen. Wir schätzen Ingenieure, die Eigentümerschaft, schnelle Iteration, pragmatische Problemlösung und KI-unterstützte Entwicklung genießen. Was du tun wirst Entwerfen und bauen Sie KI-basierte Systeme, die das Unternehmen schneller und intelligenter machen:

• LLM-basierte Anwendungen, Agenten, Assistenten und Automatisierungs-Workflows
• Retrieval-Augmented Generation Systeme, interne Wissens-Tools und Document Intelligence Pipelines
• Evaluation, Monitoring und Feedback Loops für KI-Systeme in der Produktion
• Backend-Services und APIs, die KI-Funktionen mit realen Business-Workflows verbinden
• Integrationen über interne und externe Systeme hinweg, oft, wenn der schwierige Teil darin besteht, die Domäne zu verstehen, nicht das Modell
• Datenpipelines und Tools, die Experimente, Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung unterstützen
• Engineering-Tools, die die Art und Weise verbessern, wie wir KI-fähige Produkte bauen, testen und versenden

Sie arbeiten mit erfahrenen Ingenieuren und Fachexperten zusammen, um Geschäftsprobleme zu verstehen, pragmatische KI-Lösungen zu entwerfen und Systeme im Laufe der Zeit zu erstellen, zu testen, zu versenden, zu bewerten und zu verbessern. Sie werden nicht nur in Notebooks experimentieren. Sie werden ermutigt, die Domäne zu verstehen, schwierige Fragen zu stellen, Verbesserungen vorzuschlagen und sich zunehmend an Produktionssystemen zu beteiligen. Was wir anbieten

• Eine Rolle mit echtem Eigentum, Unterstützung und Raum zum Wachstum
• Exposition gegenüber einer Vielzahl von technischen und geschäftlichen Problemen
• Die Möglichkeit, praktische KI-Systeme zu bauen, die in einer diversifizierten internationalen Gruppe verwendet werden
• Moderne KI-gestützte Engineering-Tools und Zeit, neue Technologien und Ansätze zu erkunden
• Eine schnelllebige, kollaborative Umgebung mit talentierten und ehrgeizigen Menschen
• Wettbewerbliche Vergütung und Leistungen
• Flexible Arbeitszeiten und eine Remote-First-Einrichtung, gegebenenfalls mit Hybridoptionen

Sie sind wahrscheinlich ein Fit, wenn

• Sie haben LLM-basierte Anwendungen, Agenten, RAG-Systeme, Automatisierungstools oder ähnliche KI-fähige Produkte entwickelt oder dazu beigetragen
• Sie arbeiten bequem mit APIs, Datenbanken, Backend-Services und moderner Cloud-basierter Infrastruktur
• Sie verstehen, dass es beim Aufbau nützlicher KI-Systeme nicht nur darum geht, Modelle anzuregen, sondern auch um Produktdenken, Daten, Bewertung, Zuverlässigkeit und Integration.
• Sie können ein chaotisches Geschäftsproblem nehmen und es in eine praktische technische Lösung verwandeln
• Sie machen pragmatische Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, Qualität, Kosten, Latenz und Wartbarkeit und können erklären, warum
• Sie sind neugierig, wie sich Modelle in realen Workflows verhalten und kümmern sich darum, zu messen, ob das System tatsächlich funktioniert
• Sie verwenden KI-Codierungstools täglich - Claude Code, Codex, Cursor oder ähnliches - und haben Meinungen darüber, wo sie helfen und wo nicht.
• Sie arbeiten gerne in der Nähe des Unternehmens und nehmen sich die Zeit, einen Prozess zu verstehen, bevor Sie ihn modellieren oder automatisieren

Erfahrungen mit LLM-APIs, Open-Source-Modellen, Vektordatenbanken, Einbettungen, Evaluierungs-Frameworks, Agenten-Frameworks, MCP-Servern, Data Warehouses wie Redshift, Postgres, FastAPI oder AWS-basierten Diensten sind ein starkes Plus. Sie brauchen keine Erfahrung mit jeder Technologie, die wir verwenden. Starke Engineering-Fähigkeit, Anpassungsfähigkeit, Produkturteilsvermögen und Lernbereitschaft sind viel wichtiger. Wenn das klingt wie die richtige Passform für Sie, würden wir gerne von Ihnen hören.