FIS

02.09.2026

Senior AI Engineer, Voice & Agentic Systems

Vereinigte Staaten

Jacksonville, Florida, United States · Atlanta, Georgia, United States

PythonJavaAWSKubernetesC#Terraform

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Stellenbeschreibung

Über FIS

Bei FIS bewegen sich unsere Technologie und unsere Mitarbeiter 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 Gemeinden 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 Echtzeit-konversationelle Agentic AI-Sprachsysteme 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 Entscheidungsfindung, 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 agentische KI-Fähigkeiten in zuverlässige, konforme und skalierbare Finanztechnologielösungen zu übersetzen.

Was Sie tun werden

Entwerfen und Bereitstellen von unternehmensweiten Agentic Voice AI-Systemen, die deterministische Workflow-Steuerung, LLM-gesteuerte Entscheidungsfindung, Tool-Orchestrierung, Speichermanagement und sichere API-Integration über regulierte Bankanwendungsfälle hinweg kombinieren.

Aufbau von produktionsreifen Agentic AI-Lösungen, die Speech-to-Text, Text-to-Speech, LLMs, kognitive Dienste und backend-Unternehmenssysteme integrieren, um natürliche, zuverlässige Echtzeit-Kundeninteraktionen zu ermöglichen.

Entwerfen von agentischen Workflows, die es KI-Systemen ermöglichen, komplexe, mehrstufige Aufgaben mithilfe von strukturierten Planungen, Funktionsaufrufen, Tool-Routing, Zustandsverwaltung und menschlicher Eskalation, wo angebracht, zu erledigen.

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

Bereitstellen von hochverfügbaren KI-Diensten unter Verwendung von Cloud-nativen Architekturen über Azure und AWS, einschließlich Kubernetes, Container-Plattformen, Serverless-Diensten, Multi-Region-Resilienz und sicheren DevOps-Praktiken.

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

Implementieren von Sicherheits-, Datenschutz-, Responsible AI- und Compliance-Schutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Kundendaten und zur Sicherstellung, dass KI-Systeme innerhalb der regulatorischen Erwartungen des Finanzdienstleistungssektors betrieben werden.

Beheben komplexer Probleme 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 Geschäftsteams, um Geschäftsanforderungen in skalierbare KI-Lösungen zu übersetzen.

Mentoring von Ingenieuren in KI-ersten Software-Engineering-Praktiken, einschließlich wiederverwendbarem Komponentendesign, 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.

Agentic AI-Systeme: Praktische Erfahrung im Entwerfen oder Erstellen von LLM-basierten Anwendungen, agentischen Workflows, Tool-/Funktionsaufrufen, Zustandsverwaltung, Abrufmuster und mehrstufiger Aufgabenorchestrierung.

Konversationelle KI & Sprache: Praktische Erfahrung mit konversationeller 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 regulierten Branchenerwartungen 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 für den praktischen Unternehmenseinsatz schnell 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.

Agentic AI & 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 & Abruf: 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-Transformation, CCaaS-Plattformen oder Enterprise Customer Experience-Systemen.

Erfahrung in der Überführung von aufkommenden KI-Konzepten 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 etwas zu bewirken.

Persönliches und berufliches Lernen.

Inklusives, vielfältiges Arbeitsumfeld.

Ressourcen, um Ihrer Gemeinde etwas zurückzugeben.

Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungen.

#LI-DS2

Datenschutzerklärung

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

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 EEOC ist das Gesetz-Poster ist hier verfügbar eeoc.gov/sites/default/files/migrated_files/employers/eeoc_self_print_poster.pdf Ergänzungsdokument ist hier verfügbar dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/OFCCP_EEO_Supplement_Final_JRF_QA_508c.pdf

Für Positionen in den USA gelten die folgenden Bedingungen. Wenn Ihnen ein bedingtes Stellenangebot gemacht 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. Für die Zwecke des Americans with Disabilities Act (ADA) sind die wesentlichen Funktionen der Stelle jedoch möglicherweise nicht für die Zwecke der ADA-angemessenen Vorkehrungen beschrieben worden. Alle Anfragen nach angemessenen Vorkehrungen werden von Fall zu Fall geprüft und bewertet.

Sourcing-Modell

Die Personalbeschaffung 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

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