FIS Global

09.09.2026

Senior AI Engineer, Voice & Agentic Systems

Vereinigte Staaten

Jacksonville, Florida, United States

PythonJavaAWSKubernetesC#Terraform

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Über die Stelle

Art der Anstellung : Vollzeit

Einstellungsart : Erfahren (relevante Kombination aus Berufserfahrung und Ausbildung)

Gewünschter Bildungsabschluss : Bachelor of Computer Science

#LI-DS2

Datenschutzerklärung

FIS verpflichtet sich, die Privatsphäre und Sicherheit aller personenbezogenen Daten zu schützen, die wir verarbeiten, um unseren Kunden Dienstleistungen zu erbringen. Spezifische Informationen darüber, wie FIS personenbezogene Daten online schützt, finden Sie in der Online-Datenschutzerklärung.

EEOC-Erklärung

FIS ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir bewerten qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Familienstand, genetischen Informationen, nationaler Herkunft, Behinderung, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen. Das Poster "EEO is the Law" ist hier verfügbar, ergänzende Dokumente sind hier verfügbar.

Für Positionen in den USA gelten die folgenden Bedingungen. Wenn Ihnen eine bedingte Anstellung angeboten wird, müssen Sie einen Drogentest absolvieren. ADA-Haftungsausschluss: Bei der Erstellung dieser Stellenbeschreibung wurde darauf geachtet, alle Kompetenzen aufzunehmen, die für eine erfolgreiche Ausübung dieser Position erforderlich sind. Zu ADA-Zwecken (Americans with Disabilities Act) sind die wesentlichen Funktionen der Stelle jedoch möglicherweise nicht oder möglicherweise nicht vollständig beschrieben, um eine angemessene Vorkehrung gemäß ADA zu ermöglichen. Alle Anfragen nach angemessenen Vorkehrungen werden von Fall zu Fall geprüft und bewertet.

Sourcing-Modell

Die Rekrutierung bei FIS erfolgt hauptsächlich über ein Direkt-Sourcing-Modell; ein relativ kleiner Teil unserer Einstellungen erfolgt über Personalvermittlungsagenturen. FIS akzeptiert keine Lebensläufe von Personalvermittlungsagenturen, die nicht auf der bevorzugten Lieferantenliste stehen, und ist nicht verantwortlich für Gebühren im Zusammenhang mit Lebensläufen, die für Stellenausschreibungen, unsere Mitarbeiter oder andere Teile unseres Unternehmens eingereicht werden.

#pridepass

Stellenbeschreibung

Über FIS

Bei FIS bewegen sich Technologie und Menschen vorwärts. Wir gestalten die Art und Weise, wie die Welt bezahlt, Bankgeschäfte tätigt und investiert. Wir glauben an den Aufbau integrativer, vielfältiger Teams. Gemeinsam entwickeln wir uns weiter, um unseren Kollegen, Kunden und Gemeinschaften zum Erfolg zu verhelfen. Wenn Sie bereit sind, Ihre Karriere voranzutreiben und im Fintech-Bereich etwas zu bewirken, haben wir eine Frage: Sind Sie FIS?

Über die Rolle

Wir suchen einen hochtechnischen Senior AI Engineer, der die Entwicklung unseres Kundenerlebnisses der nächsten Generation im Bankwesen leitet, indem er von Grund auf KI-Sprachsysteme für Agenten in Echtzeit entwickelt.

Vor allem muss Ihre wichtigste Fähigkeit eine unstillbare Neugier sein, neue Systeme zu erlernen, zu dekonstruieren und zu implementieren. Die Landschaft der generativen KI entwickelt sich wöchentlich weiter, und diese Rolle erfordert einen unermüdlichen Antrieb, neuartige Architekturen zu experimentieren, neue Forschungsergebnisse zu verarbeiten und Spitzenkonzepte in produktionsreife Banklösungen zu übersetzen.

Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau produktionsreifer Multi-Agenten-Lösungen, die deterministische Workflow-Steuerung mit LLM-gesteuerter Logik, Echtzeit-Sprachinteraktion, sichere API-Integration und messbare Geschäftsergebnisse kombinieren.

Der ideale Kandidat verfügt über tiefgreifende Software-Engineering-Expertise, starke Neugier auf aufkommende KI-Architekturen und die Fähigkeit, sich schnell entwickelnde Agenten-KI-Fähigkeiten in zuverlässige, konforme und skalierbare Finanztechnologielösungen zu übersetzen.

Was Sie tun werden

Architektur und Bereitstellung von unternehmensweiten Agenten-Sprach-KI-Systemen, die deterministische Workflow-Steuerung, LLM-gesteuerte Logik, Tool-Orchestrierung, Speicherverwaltung und sichere API-Integration für regulierte Bankanwendungsfälle kombinieren.

Erstellung produktionsreifer Agenten-KI-Lösungen, die Speech-to-Text, Text-to-Speech, LLMs, kognitive Dienste und backend-Unternehmenssysteme integrieren, um natürliche, zuverlässige Echtzeit-Kundeninteraktionen zu ermöglichen.

Entwurf von Agenten-Workflows, die es KI-Systemen ermöglichen, komplexe, mehrstufige Aufgaben mithilfe von strukturiertem Planning, Funktionsaufrufen, Tool-Routing, Zustandsverwaltung und menschlicher Überwachung (Human-in-the-Loop) nach Bedarf zu erledigen.

Optimierung von Echtzeit-Sprachinteraktionen hinsichtlich Latenz, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz durch Streaming-Architektur, Token-Optimierung, semantisches Caching, Prompt-Tuning und Performance Engineering.

Bereitstellung hochverfügbarer KI-Dienste mithilfe von Cloud-nativen Architekturen über Azure und AWS, einschließlich Kubernetes, Container-Plattformen, Serverless-Diensten, Multi-Region-Resilienz und sicheren DevOps-Praktiken.

Erstellung von Bewertungs-, Experimentier- und Beobachtbarkeits-Frameworks zur Messung von Konversationsqualität, Routing-Genauigkeit, Latenz, Containment, Halluzinationsrisiko, Zuverlässigkeit von Tool-Aufrufen und Produktionsleistung.

Implementierung von Sicherheits-, Datenschutz-, Responsible AI- und Compliance-Schutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Kundendaten und zur Sicherstellung, dass KI-Systeme den Erwartungen der Finanzdienstleistungsregulierung entsprechen.

Fehlerbehebung bei komplexen Problemen in verteilten KI-Systemen, einschließlich Netzwerklatenz, Modellverhalten, Prompt-Fehlern, Token-Limit-Überschreitungen, API-Fehlern, Orchestrierungsdefekten und nicht-deterministischen Agentenergebnissen.

Zusammenarbeit mit Produkt-, Architektur-, Engineering-, Cloud-, Daten-, Sicherheits- und Business-Teams, um Geschäftsanforderungen in skalierbare KI-Lösungen zu übersetzen.

Mentoring von Ingenieuren in KI-zentrierten Software-Engineering-Praktiken, einschließlich Design wiederverwendbarer Komponenten, automatisiertem Testen, defensivem Programmieren, Beobachtbarkeit, Deployment-Disziplin und Produktionsunterstützung.

Qualifikationen & Tech Stack

Erforderliche Erfahrung & Kernkompetenzen

Engineering-Grundlagen: 5+ Jahre Erfahrung im backend- oder Plattform-Engineering mit starker Beherrschung von Python, Java, C# oder .NET und einer soliden Grundlage in Datenstrukturen, Algorithmen, APIs und verteilten Systemen.

Agenten-KI-Systeme: Praktische Erfahrung im Design oder Aufbau von LLM-gestützten Anwendungen, Agenten-Workflows, Tool-/Funktionsaufrufen, Zustandsverwaltung, Retrieval-Mustern und mehrstufiger Aufgabenorchestrierung.

Konversations-KI & Sprache: Praktische Erfahrung mit Konversations-KI, Speech-to-Text, Text-to-Speech, NLP/NLU, Echtzeit-Sprachinteraktionsmustern oder Sprachassistentenplattformen.

Produktions-KI-Bereitstellung: Erfahrung in der Überführung von KI-Lösungen vom Prototyp zur Produktion mit Fokus auf Latenz, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit, Kosteneffizienz und betriebliche Ausfallsicherheit.

Evaluierungs- & Qualitäts-Engineering: Erfahrung in der Definition von Bewertungsmethoden für KI-Systeme, einschließlich Prompt-Tests, Antwortqualität, Halluzinationsrisiko, Genauigkeit von Tool-Aufrufen, Routing-Leistung, A/B-Tests und Regressionsvalidierung.

Cloud & DevOps: Erfahrung in der Bereitstellung von Diensten auf Azure, AWS oder ähnlichen Cloud-Plattformen unter Verwendung von Containern, Serverless-Architektur, CI/CD-Pipelines, Infrastructure as Code und sicheren Konfigurationspraktiken.

Sicherheits- & Compliance-Denkweise: Fähigkeit, Lösungen zu entwerfen, die sensible Daten schützen und mit Datenschutz-, Sicherheits-, Responsible AI- und branchenspezifischen Erwartungen in regulierten Branchen übereinstimmen.

Fehlerbehebung & Verantwortung: Starke Fähigkeiten im Debugging, in der Ursachenanalyse und im Produktionssupport für komplexe, asynchrone, verteilte und nicht-deterministische Systeme.

Lernagilität: Nachgewiesene Neugier und Fähigkeit, aufkommende KI-Frameworks, Modelle, Forschungsmuster und Architekturansätze schnell für den praktischen Unternehmenseinsatz zu bewerten.

Relevante Technologiekenntnisse

Generative KI & Modellplattformen: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, OpenAI-kompatible APIs, Claude, GPT oder ähnliche kommerzielle und Open-Source LLMs.

Agenten-KI & Orchestrierung: Microsoft Agent Framework, Microsoft 365 Agents SDK, AutoGen, LangGraph, CrewAI, Amazon Bedrock AgentCore, Durable Functions, Step Functions oder ähnliche Workflow-Orchestrierungsansätze.

Sprach- & Konversationsplattformen: Speech-to-Text, Text-to-Speech, kognitive Dienste, IVR-Plattformen, Contact Center-Plattformen, Voice Bots, Streaming APIs und Echtzeit-Interaktionsframeworks.

Cloud-native Compute: Azure Kubernetes Service, Amazon ECS/Fargate, Amazon EKS, Azure Functions, AWS Lambda, Container, APIs und ereignisgesteuerte Architekturen.

Daten, Suche & Retrieval: Azure AI Search, Vektordatenbanken, OpenSearch, DynamoDB, Graphdatenbanken wie Neptune, RAG-Muster, semantische Suche, Caching und Integration strukturierter Daten.

DevOps, Beobachtbarkeit & Sicherheit: Terraform, CI/CD-Tools, Application Insights, CloudWatch, Feature Flags, Identitäts-/Zugriffsmanagement, Geheimnisverwaltung und Produktionsüberwachung.

Bevorzugte Qualifikationen

Erfahrung in der Bereitstellung von KI-, Cloud- oder Kundenbindungs-Lösungen in den Bereichen Bankwesen, Fintech oder anderen regulierten Branchen.

Erfahrung mit Modernisierung von Contact Centern, IVR-Transformationen, CCaaS-Plattformen oder Enterprise Customer Experience Systemen.

Erfahrung in der Überführung aufkommender KI-Konzepte von der Forschung oder dem Prototyp in zuverlässige, sichere und skalierbare Produktionsimplementierungen.

Fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.

Was wir Ihnen bieten

Möglichkeiten, im Fintech-Bereich etwas zu bewirken.

Persönliches und berufliches Lernen.

Inklusives, vielfältiges Arbeitsumfeld.

Ressourcen, um sich in Ihrer Gemeinde zu engagieren.

Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungen.

Sprachen

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