Vereinigtes Königreich
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Senior Agentic AI Engineer
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Über die Rolle
Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Zukunft der klinischen Forschung zu verändern. Bei Perceptive helfen wir der biopharmazeutischen Industrie, medizinische Behandlungen schneller auf den Markt zu bringen. Unsere Mission ist es, die Welt zu verändern, aber dafür brauchen wir Menschen wie Sie.
Als Senior Agentic AI Engineer sind Sie verantwortlich für das Design, die Implementierung und die Operationalisierung komplexer agentenbasierter KI-Systeme, die Automatisierung, Skalierbarkeit und Datenqualität in klinischen Bildgebungsstudien vorantreiben. Diese Rolle leitet die Bereitstellung von mehrstufigen, produktionsreifen agentenbasierten Workflows zur Unterstützung der Bildaufnahme, Qualitätskontrolle, Protokollkonformität, Datenvalidierung und strukturierten Entscheidungsunterstützung. Der Senior Agentic AI Engineer spielt auch eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung des KI-gesteuerten Produktentwicklungslebenszyklus (PDLC) des Unternehmens – von der Entdeckung und dem Design-Automatisierung bis hin zur Lieferung, Bereitstellung und Produktionsbetrieb.
Zusätzlich zu den praktischen technischen Beiträgen bietet diese Rolle technische Führung, Mentoring von Ingenieuren, die Gestaltung von Best Practices für die Zuverlässigkeit und Bewertung von Agenten sowie die Sicherstellung, dass KI-Systeme Qualitäts-, Sicherheits- und regulatorische Erwartungen erfüllen.
Kommen Sie, wie Sie sind. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der die Chancengleichheit fördert. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder damit verbundener medizinischer Zustände), sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Status als geschützter Veteran, Status als Person mit Behinderung oder anderer gesetzlich geschützter Merkmale.
WAS KÖNNEN WIR IHNEN BIETEN?
Neben der Arbeitszufriedenheit können wir Ihnen Folgendes bieten:
IHR WOHLERGEHEN
- 25 Urlaubstage (mit der Option, mehr zu kaufen)
GESUNDHEIT
- Krankenzusatzversicherung
- Optionale private Kranken-, Zahnzusatzversicherung und Gesundheitschecks
- Fahrradleasing-Programm
FINANZIELLES WOHLERGEHEN
- Großzügiges Rentenprogramm mit bis zu 10% Arbeitgeberbeitrag
- Lebensversicherung
- Fahrkarten-Darlehen
Hauptverantwortlichkeiten
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit
- Leitung von Diskussionsrunden zu Entdeckung und Design mit den Teams Produkt, Bildgebungsbetrieb, Klinischer Betrieb, Qualitätssicherung, Sicherheit und Regulierung.
- Übersetzung komplexer klinischer und PDLC-Workflows in robuste, agentenkompatible Systemdesigns mit klar definierten Grenzen, Validierungsregeln und menschlicher Aufsicht.
- Förderung der Ausrichtung zwischen Geschäftszielen, Produktstrategie und technischer Implementierung.
- Als technischer Ansprechpartner für Stakeholder zu agentenbasierten KI-Funktionen und -Einschränkungen fungieren.
Technische Führung & Mentoring
- Leitung technischer Design-Reviews für agentenbasierte KI-Funktionen und Plattformkomponenten.
- Mentoring und Coaching von Ingenieuren auf mittlerer Ebene in Bezug auf Agentendesign, Bewertungsstrategien, Fehleranalyse und Produktionsbereitschaft.
- Definition von Teamebene-Best Practices für Prompt Engineering, Retrieval Grounding, Bewertungsmetriken und Beobachtbarkeit.
- Beitrag zur internen Dokumentation, Referenzimplementierungen und gemeinsamen Bibliotheken.
Algorithmen- und Softwareentwicklung
- Design und Entwicklung von End-to-End-Agenten-Workflows, einschließlich Planung, Tool-Nutzung, Retrieval und strukturierter Ausgaben.
- Implementierung fortgeschrittener RAG-Muster, die auf kontrollierten Wissensquellen (Protokolle, SOPs, Spezifikationen, Audit-Artefakte) basieren.
- Entwicklung von Bewertungs-Frameworks zur Messung von Aufgabenerfolg, Grounding-Qualität, Halluzinationsrisiko und Regression über Agentenversionen hinweg.
- Erstellung skalierbarer backend-Services, APIs und Orchestrierungsschichten zur Unterstützung der Agentenausführung in der Produktion.
Bereitstellung und Integration (MLOps)
- Verantwortung für Produktionsbereitstellungen von agentenbasierten Systemen, einschließlich CI/CD-Pipelines, Umgebungsförderung und Rollback-Strategien.
- Definition von Beobachtbarkeitsstandards: Nachverfolgung von Agenten-Argumentation, Tool-Aufrufen, Retrieval-Ereignissen, Fehlern und Kosten-Telemetrie.
- Sicherstellung, dass Systeme Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen erfüllen (Zugriffskontrollen, Audit-Protokolle, Datenschutz).
- Partnerschaft mit Plattform- und DevOps-Teams zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von KI-Services.
Innovation & Forschungsanwendung
- Bewertung aufkommender agentenbasierter KI-Techniken und Beurteilung ihrer Anwendbarkeit auf regulierte klinische Workflows.
- Leitung von Proof-of-Concepts und Überführung validierter Ansätze in gehärtete, produktionsreife Lösungen.
- Festlegung von Richtlinien für die Auswahl von Modellen, Architekturen und Bewertungsmethoden.
- Beitrag zur längerfristigen KI-Roadmap-Planung und technischen Strategie.
Sonstiges
- Durchführung anderer angemessener Aufgaben nach Aufforderung
Mindestanforderungen
Funktionale Kompetenzen (Technisches Wissen/Fähigkeiten)
- Fortgeschrittene Software-Engineering-Fähigkeiten mit einer starken Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung produktionsreifer Systeme in komplexen Umgebungen.
- Praktische Erfahrung im Design und der Implementierung von agentenbasierten KI-Systemen, einschließlich:
- mehrstufige Aufgabenzerlegung und Orchestrierung
- Tool- und API-Integration
- strukturierte Ausgaben und Validierungsmechanismen
- Starke Beherrschung von LLM-basiertem Systemdesign, einschließlich Prompt-/Versionsmanagement, Grounding-Strategien und Fehlerbehandlung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Bewertungs-Frameworks für agentenbasierte Systeme zu entwerfen und zu implementieren (Aufgabenerfolg, Grounding, Halluzinationserkennung, Regressionstests).
- Starke Erfahrung mit MLOps / DevOps-Praktiken, einschließlich CI/CD, Überwachung, Beobachtbarkeit, Kostenmanagement und sicheren Bereitstellungsstrategien.
- Starke Fähigkeit, technische Initiativen zu leiten und die Ausrichtung zwischen Engineering-, Produkt-, Betriebs- und Qualitätsteams voranzutreiben.
- Klare und effektive Kommunikationsfähigkeit, um komplexe agentenbasierte KI-Systeme, Risiken und Kompromisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
- Mentoring-Mentalität: Unterstützt und coacht aktiv andere Ingenieure durch Design-Reviews, Pair-Programming und Feedback.
- Hohes Maß an Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit; komfortabel mit der Übernahme von Verantwortung für Designentscheidungen und Produktionsergebnisse.
- Pragmatischer Problemlöser mit gesundem technischen Urteilsvermögen, insbesondere in mehrdeutigen oder risikoreichen Szenarien.
- Tendenz zur Lieferung bei gleichzeitig starkem Fokus auf Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit.
Erfahrung, Ausbildung und Zertifizierungen
- Solide Berufserfahrung im Software-Engineering.
- Erfahrung in funktionsübergreifenden Umgebungen mit Produkt- und Betriebsteams.
- Tiefgreifende praktische Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Mustern, einschließlich Chunking-Strategien, Embedding-Management, Bewertung der Retrieval-Qualität und Rückverfolgbarkeit.
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer backend-Services, APIs und Pipelines zur Unterstützung KI-gesteuerter Workflows.
- Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Systeme vom Design bis zur Produktion.
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Initiativen zu leiten und Ingenieure zu betreuen.
- Starke Erfahrung in der Operationalisierung von KI-Systemen im großen Maßstab.
- Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Data Science oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Englisch: Fließend
- Vertrautheit mit klinischen Studien oder Life-Science-Umgebungen, einschließlich strukturierter Prozesse und Erwartungen an die Datenqualität, bevorzugt.
- Bewusstsein für Datenschutz- und Sicherheitsprinzipien bei sensiblen oder regulierten Daten (z. B. Gesundheitswesen, personenbezogene Daten), bevorzugt.
- Frühere Beiträge zu internen Plattformen oder gemeinsamen Engineering-Frameworks sind von Vorteil.
- Erfahrung mit medizinischen Bildgebungs-Workflows (z. B. DICOM-Metadaten, Modalitätskonzepte, Bild-QC-Prozesse) oder starkes Verständnis davon, bevorzugt.
- Erfahrung in der Entwicklung von Software in regulierten oder qualitätssensiblen Umgebungen mit Fokus auf Validierung, Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit, bevorzugt.
- Master-Abschluss oder relevante KI/ML-Spezialisierung ist von Vorteil.
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