AI Engineer (m/w/d)

Wer wir sind

Wir bauen die Infrastruktur für das Agentenzeitalter. Vor zehn Jahren gewannen Marken, die auf Mobilgeräte setzten. Derselbe Wandel geschieht mit Agenten: Wie Menschen Unternehmen finden, Fragen stellen und kaufen, verlagert sich von statischen Seiten in Gespräche. 800 Millionen Menschen entdecken Marken bereits über Agentensuche, und wer gewählt wird, entscheidet sich jetzt.

Das Team

Bauen Sie die Agenten und Modellpipelines im Kern von Point11: die digitalen Zwillinge, die für die Kunden eines Unternehmens stehen, die Kampagnen, die sie befragen, und die Chat- und Voice-Agenten, die echten Besuchern antworten. Sie verantworten Prompts, Evals, Retrieval und Tool-Nutzung vom ersten Experiment bis in die Produktion. Jede Interaktion muss intelligent wirken und in .11 Sekunden stattfinden. Kleines Team, hoher Anspruch. Gegründet von ehemaligen Google-Mitarbeitern. Entsprechend stellen wir ein.

So sieht Ihr erstes Jahr aus

• Bauen Sie die Eval-Suite, die uns jeden Tag zeigt, ob die digitalen Zwillinge eines Kunden noch so antworten wie seine echten Kunden.
• Senken Sie die Latenz eines Voice-Agenten pro Gesprächsrunde und steigern Sie zugleich seine Antwortqualität, gemessen an echten Anrufen.
• Entwerfen Sie den Agenten, der aus den Erkenntnissen einer Kampagne die nächsten Maßnahmen einer Marke ableitet, und belegen Sie es mit Ergebnissen.

So sieht Ihr Arbeitsalltag aus

• Liefern Sie LLM-Funktionen durchgängig aus: Prompts, Retrieval, Tool-Nutzung, strukturierte Ausgaben, Evals
• Entwerfen Sie Evaluierungen, die Regressionen erkennen, bevor Kunden es tun
• Wählen Sie für jede Aufgabe das passende Modell und wissen Sie, warum: nach Kosten, Latenz und Qualität
• Instrumentieren Sie jeden Agenten, damit wir sehen, was er getan hat und warum
• Arbeiten Sie mit dem Produktteam und den Forward Deployed Engineers daran, Kundenbedarf in funktionierende Agenten umzusetzen

Über Sie

• Sie haben LLM-gestützte Funktionen für echte Nutzer ausgeliefert, nicht nur Demos
• Sie sind stark in TypeScript oder Python und im gesamten Stack zu Hause
• Sie haben Evals gebaut und vertrauen ihnen mehr als dem Bauchgefühl
• Sie denken in Systemen: Wiederholungen, Timeouts, Kosten und Fehlerfälle
• Sie leben in den USA. Die Stelle ist remote, mit regelmäßigen Aufenthalten in Miami.

Von Vorteil ist außerdem

• Sprachagenten oder Konversationsagenten in Echtzeit
• Retrieval im großen Maßstab: Embeddings, Vektorsuche, hybrides Ranking
• Agenten-Frameworks, MCP oder Tool-Calling-Protokolle
• Forschungserfahrung in NLP oder ML

Was wir bieten

• Ihre Agenten sind das Produkt, das Kunden sehen
• Remote in den USA, mit gemeinsamer Zeit in Miami
• Die neuesten Modelle, produktiv im Einsatz in der Woche ihres Erscheinens
• Direkter Austausch mit dem Gründerteam zum Produkt
• Jährliches Weiterbildungsbudget für Konferenzen und Entwicklung