Brasilien
C6 Bank
Ambush
Machine Learning/AI Engineer
Brasilien
Porto Alegre, South, Brazil
PythonReactSQLAWSGCPDockerKubernetesTerraform
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Rollenübersicht
Ambush ist ein Unternehmen, bei dem der Mensch an erster Stelle steht und talentierte, nachdenkliche Individuen zusammenkommen, um sinnvolle Produkte und dauerhafte Partnerschaften aufzubauen. Wir glauben, dass die beste Arbeit dann entsteht, wenn sich Menschen unterstützt, vertraut und befähigt fühlen, ihre vollen Fähigkeiten einzubringen.
Seit 2015 sind wir dank unseres Fokus auf den Menschen und unserer langfristigen Denkweise zu einem Partner herangewachsen, dem einige der besten Unternehmen der Welt vertrauen. Wir kombinieren starke Ingenieurskunst, Design und Strategie mit einer wachsenden Stärke im Bereich KI, um unseren Kunden zu helfen, zu erkennen, was als Nächstes kommt, und größere Ergebnisse zu erzielen.
Im Mittelpunkt unseres Handelns steht unser Team. Wir arbeiten zusammen, gehen Risiken ein, unterstützen uns gegenseitig und sind stolz darauf, die Dinge richtig zu machen, ohne uns mit einer schnellen Notlösung zufriedenzugeben. Wenn Sie sich Ambush anschließen, treten Sie einer Gruppe von Menschen bei, die Ihren Erfolg wünschen und sich jeden Tag füreinander einsetzen.
Wir glauben an und erwarten echte Teamarbeit, einen ständigen Drang, besser zu werden, und die Lieferung von bedeutsamen langfristigen Ergebnissen, auf die wir gemeinsam stolz sein können.
Wir suchen einen erfahrenen KI-Ingenieur, der unternehmensweite GenAI- und Agenten-KI-Lösungen für komplexe Workflows im Finanzdienstleistungsbereich entwirft, entwickelt und implementiert. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau des vollständigen Workflows rund um ein KI-Modell, nicht nur auf Prompts oder Chatbots. Dieser Workflow umfasst Ausnahmeklassifizierung, Ursachenanalyse, Auswirkungsbewertung und Behebung in großen Transaktions- und Datenverarbeitungsumgebungen. Der ideale Kandidat kombiniert starke Python-, SQL- und Software-Engineering-Grundlagen mit praktischer Erfahrung, um LLM- und Agenten-Anwendungen über den Proof-of-Concept hinaus in die Produktion zu bringen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Erstellung von KI-Workflows für Ausnahmeklassifizierung, Triage, Ursachenanalyse, Auswirkungsbewertung und Empfehlungen zur Behebung.
- Entwicklung von Agenten-Workflows, die Orchestrierung, Tool-/Funktionsaufrufe, Zustandsverwaltung und Human-in-the-Loop-Validierung umfassen.
- Korrelation neuer Ausnahmen mit historischen Problemen, bekannten Ursachen, Geschäftsregeln und Transaktions-/Datenattributen.
- Erstellung von Python- und SQL-basierten Diensten zur Abfrage, Transformation und Analyse großer strukturierter Unternehmensdatensätze.
- Entwicklung wiederverwendbarer Tools und Dienste, die KI-Agenten für Abruf-, Untersuchungs-, Analyse- und Workflow-Ausführungszwecke aufrufen können.
- Integration von KI-Anwendungen mit Unternehmens-APIs, Datenbanken, Workflow-/Ticketing-Plattformen und internen Datenquellen.
- Anwendung von RAG und Kontextabruf auf regulatorische Dokumente, historische Kenntnisse und Issue-Repositories.
- Implementierung von Konfidenzbewertung, Validierung, Guardrails und Nachverfolgbarkeit für KI-generierte Ergebnisse.
- Entwicklung von backend-Diensten und APIs unter Verwendung von Python (FastAPI) sowie deren Bereitstellung auf einer großen Cloud-Plattform.
- Implementierung von Testing-, Logging-, Evaluierungs-, Observability- und Production-Engineering-Praktiken.
- Zusammenarbeit mit Onshore- und Offshore-Ingenieuren, Architekten, Business-Analysten, Dateningenieuren und Anwendungsteams.
Anforderungen
- Starke praktische Kenntnisse in der Python-Backend-Entwicklung und im Aufbau von produktionsreifen Diensten mit Frameworks wie FastAPI.
- Starke SQL- und Datenanalysefähigkeiten mit Erfahrung in der Arbeit mit großen strukturierten Datensätzen.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von LLM/GenAI-Anwendungen, die über Proof-of-Concept-Chatbots hinausgingen.
- Praktische Erfahrung mit mindestens einem Agenten- oder Workflow-Orchestrierungsframework wie LangGraph, Google ADK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel oder einem gleichwertigen benutzerdefinierten Framework.
- Solides Verständnis von Tool-/Funktionsaufrufen und wie wiederverwendbare Tools für Agenten entworfen werden.
- Erfahrung mit RAG und Retrieval-Techniken.
- Erfahrung in der Implementierung von LLM-Evaluierung, Guardrails und Validierung für KI-Ausgaben.
- Solide Software-Engineering-Grundlagen: Git, Testing, Code Review und CI.
- Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Backend-Diensten auf einer großen Cloud-Plattform (AWS bevorzugt, GCP oder Azure in Betracht gezogen).
- Starke analytische Fähigkeiten, Debugging- und Ursachenanalysefähigkeiten.
- Sehr gute Englischkenntnisse und die Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in verteilten Engineering- und Business-Teams.
- Ein pragmatischer Ansatz für KI, der weiß, was in deterministische Logik gehört und wo eine LLM einen greifbaren, messbaren Mehrwert liefert.
Wünschenswert
- Erfahrung im Finanzdienstleistungsbereich, insbesondere in den Bereichen regulatorische Berichterstattung, Kapitalmärkte, Trade Lifecycle, Post-Trade-Verarbeitung, Transaktionsberichterstattung, Abgleiche, Ausnahmemanagement oder Risiko und Kontrollen.
- Vertrautheit mit Vorschriften wie EMIR, MiFID II oder SFTR.
- Erfahrung mit Model Context Protocol (MCP) und wiederverwendbaren Agenten-Tool-Schnittstellen.
- Kenntnisse über Knowledge Graphs, Graph RAG oder Data Lineage-Konzepte.
- Erfahrung mit Vektordatenbanken, Hybrid Search oder Re-Ranking.
- Erfahrung mit KI-Observability- und Evaluierungsframeworks.
- Erfahrung mit AWS KI-Diensten (Bedrock, SageMaker) und Infrastruktur-Tools (Docker, Kubernetes, Terraform).
- Fähigkeit, Anforderungen vor der Implementierung in klare Spezifikationen, Aufgaben und Akzeptanzkriterien zu übersetzen (Spec-Driven Development).
- Disziplinierter Einsatz von Claude Code oder ähnlichen KI-Codierungsassistenten.
- Grundlegende React- oder Frontend-Integrationserfahrung.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen
