Mercedes-Benz.io GmbH

AI Engineer (w/m/d)

Vereinigte Staaten

Waller, Washington, United States · Portugal

TypeScriptPythonGo
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ÜBER DIE ROLLE

HALLO!

Wir sind Mercedes-Benz.io. Unsere Mission ist es, digitale Lösungen für Mercedes-Benz zu entwickeln und aufzubauen, indem wir einen Stamm von Digital-Enthusiasten zusammenbringen, die die digitale Zukunft der Mobilität vorantreiben.

Wir glauben, dass Flexibilität und Zusammenarbeit Hand in Hand gehen. Mit Büros in Lissabon und Braga bieten wir ein flexibles Hybrid-Setup mit durchschnittlich einem Tag pro Woche im Büro. Dies ermöglicht eine sinnvolle persönliche Zusammenarbeit und bewahrt gleichzeitig die Flexibilität, so zu arbeiten, wie es für Sie und Ihr Team am besten ist.

Wir kümmern uns nicht um Ihre Schuhe, solange Sie die richtige Einstellung mitbringen. Bei Mercedes-Benz.io Mercedes-Benz.io leben wir, was wir predigen, und setzen Dinge um. Wir digitalisieren nicht um der Digitalisierung willen, sondern um echten Mehrwert zu schaffen. Wir reflektieren, hinterfragen den Status quo und stehen füreinander ein. Deshalb stellen wir Leute ein, die etwas bewirken wollen.

Als AI Engineer helfen Sie mit, die nächste Generation von KI-gestützten Produkten und Erlebnissen bei Mercedes-Benz.io zu gestalten.

An der Schnittstelle von Software Engineering und KI entwickeln, bauen und skalieren Sie intelligente Lösungen, die reale geschäftliche Herausforderungen lösen und messbare Auswirkungen erzielen. Gemeinsam mit Produktteams, Softwareentwicklern und Fachexperten entwickeln und betreiben Sie produktionsreife KI-Systeme, die KI-Fähigkeiten in zuverlässige, skalierbare Lösungen umwandeln.

Sie arbeiten hauptsächlich mit Python, zusammen mit Kotlin und TypeScript, wo KI-Fähigkeiten in Domänensysteme eingebettet sind, unter Verwendung moderner KI-Engineering-Tools, Agenten-Frameworks und MCP-basierter Integrationen.

IN DIESER ROLLE WERDEN SIE

  1. Komplexe Probleme analysieren und zerlegen, um festzustellen, wo KI-gestützte Logik einen Mehrwert bietet und wo deterministische, testbare Software die bessere Lösung ist.
  1. Modelle, Frameworks und Technologien bewerten und auswählen, wobei Qualität, Latenz, Skalierbarkeit, Kosten und Produktionsreife abgewogen werden.
  1. KI-Systeme und Agenten-Lösungen entwerfen, bauen und betreiben, einschließlich Single-Agent- und Multi-Agenten-Architekturen, und dabei fundiertes technisches Urteilsvermögen anwenden, wenn entschieden wird, wo Agenten-Ansätze einen Mehrwert bieten.
  1. KI-gestützte Anwendungen mit LLMs, Prompts, strukturierten Ausgaben, Tool-Calling-Funktionen und Orchestrierungslogik entwickeln und diese Komponenten als produktionsreife Software behandeln.
  1. Retrieval- und Wissenssysteme aufbauen, einschließlich Retrieval-Pipelines, Embeddings, Chunking-Strategien, Grounding-Mechanismen und Kontextmanagement-Ansätzen, die die Antwortqualität und -zuverlässigkeit verbessern.
  1. Responsible AI-Praktiken implementieren, einschließlich Guardrails, Datenschutz, Sicherheitskontrollen, Auditierbarkeit, menschlicher Aufsicht und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
  1. Evaluationsstrategien durch Testdatensätze, Qualitätsbewertungen, Leistungsmessung, Regressionstests und Fehleranalysen definieren und ausführen, um ein zuverlässiges KI-Verhalten über die Zeit sicherzustellen.
  1. Produktionszuverlässigkeit und Beobachtbarkeit durch Überwachung, Tracing, Logging, Metriken, Leistungsmanagement und operative Bereitschaftspraktiken sicherstellen.
  1. KI-Systemfehler untersuchen und beheben, Ursachen über Retrieval, Prompting, Kontextmanagement, Modellverhalten, Planung und Tool-Nutzung identifizieren und gleichzeitig Wiederherstellungs- und Fallback-Mechanismen entwerfen, die die Systemresilienz verbessern.
  1. Zu gemeinsamen KI-Plattformen und Engineering-Praktiken beitragen, indem wiederverwendbare Komponenten erstellt, Standards gefördert und Wissen innerhalb der Engineering-Community geteilt wird.
  1. Als Fürsprecher für exzellentes KI-Engineering fungieren und durch Wissensaustausch, Best Practices und technische Befähigung dazu beitragen, die KI-Fähigkeiten in den Teams zu erweitern.
  1. Eng mit Stakeholdern und Fachexperten zusammenarbeiten, um Anforderungen zu definieren, Ergebnisse zu validieren, Einschränkungen zu kommunizieren und angemessenes Vertrauen in KI-gestützte Lösungen zu fördern.

UM ERFOLGREICH ZU SEIN, BENÖTIGEN SIE

  1. Nachgewiesene Erfahrung im Software Engineering mit der Fähigkeit, wartbare, skalierbare, sichere und produktionsreife Systeme zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben.
  1. Praktische Erfahrung im Aufbau von KI-gestützten Anwendungen mit LLMs, einschließlich Prompting-Strategien, strukturierter Ausgaben, Tool-Integration oder agentenbasierter Workflows.
  1. Starkes Verständnis von KI-Systemdesign, Agentenarchitekturen, Orchestrierungsmustern, Zustandsmanagement und Tool-Integrationsansätzen.
  1. Die Fähigkeit, technische und geschäftliche Kompromisse zu bewerten und die am besten geeignete Lösung auszuwählen, anstatt die komplexeste.
  1. Erfahrung im Entwurf und der Implementierung von Retrieval- und Wissenssystemen, einschließlich Embeddings, Retrieval-Pipelines, Grounding-Strategien, Kontext-Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansätzen.

ES GIBT GROSSE SMILES, WENN SIE

  1. Kenntnisse in KI-Evaluierungsmethoden haben, einschließlich Testdesign, Qualitätsbewertung, Regressionstests, Leistungsmessung und Fehleranalyse.
  1. Ein Verständnis von KI-System-Engineering-Praktiken haben, einschließlich Beobachtbarkeit, Überwachung, Zuverlässigkeit, Fehlerbehebung, Kostenoptimierung und operativer Bereitschaft.
  1. Kenntnisse über Responsible AI-Prinzipien haben, einschließlich Datenschutz, Datensicherheit, Bewusstsein für Bias, Rechenschaftspflicht, menschliche Aufsicht und relevante KI-Vorschriften.
  1. Starke Kollaborations- und Kommunikationsfähigkeiten mitbringen, mit der Fähigkeit, effektiv sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
  1. Kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten, Lernagilität, kombiniert mit einer Denkweise der kontinuierlichen Verbesserung und der Bereitschaft, Wissen zu teilen und andere wachsen zu lassen, während sich KI-Technologien weiterentwickeln.

*

SIE WERDEN GLÜCKLICH SEIN MIT

  • Flexibles Hybrid-Arbeitsmodell
  • Open-Source-Software
  • Keine Top-Down-Hierarchie. Wir vertrauen auf Ihre Selbstorganisation
  • Kollegen, die klug, engagiert und kollaborativ sind
  • Eine aufgeschlossene und informelle Kultur, unterstützt durch eine globale Marke
  • Kranken- und Lebensversicherung
  • Proaktive Weiterentwicklung durch internationale Schulungen und Konferenzen
  • Marken-Vergünstigungen
  • Viel mehr coole Sachen

SO SIEHT UNSER PROZESS AUS

  1. Screening-Gespräch mit unserem Recruiter
  1. Technisches Interview
  1. Abschlussgespräch
  1. Angebot

Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf auf Englisch und im PDF-Format.

DAS SOLLTEN SIE ÜBER UNS WISSEN

Mercedes-Benz.io entwickelt Software und Technologie für die digitalen Plattformen von Mercedes-Benz. Unsere Hauptprodukte sind die weltweite Mercedes-Benz Website, die E-Commerce-Plattform, digitale Dienstleistungen und Aftersales-Lösungen.

Wir haben ein fantastisches Team mit Menschen aus aller Welt. Wir fördern häufige Zusammenarbeit und Pair-Programming über Disziplinen hinweg. Englisch ist die Hauptarbeitssprache.

Mercedes-Benz.io ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir glauben, dass vielfältige Erfahrungen und eine breite kollektive Perspektive zu einer besseren Unternehmenskultur und besseren Produkten führen.

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