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Senior AI Engineer, Agents
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Über EveryWatch
EveryWatch ist die größte und vertrauenswürdigste Datenquelle auf dem Sekundärmarkt für Uhren. Gegründet von einer Gruppe von Uhrenliebhabern, entstand EveryWatch als Reaktion auf die zunehmende Beliebtheit von Luxusuhren mit dem Ziel, beispiellose Transparenz und Einblicke in den Uhrenmarkt zu bringen. Als erste Plattform ihrer Art vereint EveryWatch alle Aspekte der Uhrenwelt unter einem Dach: ein One-Stop-Shop für Uhrensammler, Händler und Enthusiasten.
Position Overview
Wir suchen einen Senior AI Engineer, Agents – einen Agentenarchitekten, der für die Entwicklung, den Aufbau und die Skalierung KI-gestützter Lösungen bei EveryWatch verantwortlich ist. In enger Zusammenarbeit mit unseren Ingenieur-, Produkt-, Vertriebs- und Datenteams wird er/sie Möglichkeiten identifizieren, wo KI und LLMs komplexe Prozesse automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und neue Funktionen für unsere Benutzer und internen Teams schaffen können.
Dies ist eine äußerst praxisorientierte Rolle für jemanden, der starke Python- und LLM-Engineering-Fähigkeiten mit einer kreativen, proaktiven Denkweise kombiniert. Sie erhalten nicht einfach eine Roadmap. Von Ihnen wird erwartet, dass Sie verstehen, wie das Geschäft funktioniert, wo KI einen sinnvollen Unterschied machen kann, neue Lösungen vorschlagen und diese von der Idee bis zur Produktion umsetzen.
Unsere bestehenden KI-Arbeiten, einschließlich WatchChat, bieten eine Grundlage, auf der aufgebaut werden kann. Die aktuelle Chance besteht darin, diese Grundlage zu einem breiteren Ökosystem intelligenter Agenten zu erweitern, die mit den einzigartigen Uhrenmarktdaten von EveryWatch arbeiten und Sammler, Händler, Vertriebsteams, Datenoperationen und das Engineering unterstützen können.
Kurz gesagt, wir suchen jemanden, der nicht nur fragt: „Was können wir bauen?“, sondern „Was sollten wir bauen?“
Was Sie tatsächlich tun werden
- Entwickeln Sie die Agenten-Roadmap. Setzen Sie sich mit Vertrieb, Daten und Produkt zusammen, finden Sie die repetitiven Expertenarbeiten und kommen Sie mit einer Rangliste der zu bauenden Agenten zurück – mit einer realistischen Einschätzung von Machbarkeit, Kosten und Auswirkungen. Dies ist der Kern der Aufgabe und endet nicht nach dem ersten Quartal.
- Bauen Sie sie selbst. Sie sind hands-on. Sie entwerfen die Architektur und schreiben den Code – Tools, Schleifen, Unteragenten, Speicher, Zustand, Evaluierung. Kein Spezifikationsschreiber mit einem Team darunter.
- Verantworten Sie die Plattform unter den Agenten. Jeder neue Agent sollte günstiger zu bauen sein als der vorherige: gemeinsame Tool-Schicht über EverWatch-Daten (Preise, Auktionen, Angebote, Referenzen, Portfolios), eine MCP-Oberfläche über unserem bestehenden backend, gemeinsamer Speicher, Tracing und ein wiederverwendbares Evaluierungs-Framework.
- Härten Sie WatchChat gemeinsam mit uns ab. Mehrstufiger Zustand und Speicher, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit von Tool-Aufrufen, Regressionstests. Es ist live und muss es bleiben.
- Machen Sie Qualität messbar. Goldene Multi-Turn-Datensätze, programmatische Verifizierer für Tool-/Argumentenkorrektheit, LLM-as-judge auf zurückgehaltenen Sätzen. Wenn wir einen Agenten nicht messen können, versenden wir ihn nicht.
- Betrachten Sie Kosten und Latenz als Designbeschränkungen. Günstige Modelle für Routing und Absicht, starke Modelle, wo sie sich lohnen; Kontextbudgets, Caching und – wo es sich auszahlt – Fine-Tuning (SFT/LoRA auf kuratierten Produktions-Trajektorien) anstelle von immer größeren Prompts.
Was wir suchen
Drei Dinge, und wir werden keines davon aufgeben:
- Kreativ. Sie entwickeln Agentenideen, an die das Unternehmen noch nicht gedacht hat, und Sie können zwischen einer Idee, die funktionieren wird, und einer, die gut demonstriert, unterscheiden. Sie beginnen mit einem Anwendungsfall, nicht mit einem Framework.
- Starker Architekt. Sie können eine Agentenplattform entwerfen, die auch in fünf Jahren noch Bestand hat – Zustand, Speicher, Tool-Grenzen, Unteragenten-Zerlegung, Evaluierung, Fehlermodi, Kosten. Sie werden im Vorstellungsgespräch gebeten, unsere aktuelle Architektur zu kritisieren, und wir erwarten, dass Sie Dinge finden.
- Stark hands-on. Sie liefern ab. Tiefgreifende Produktionserfahrung, Sie schreiben den Code selbst, schnell.
Muss haben
- 6+ Jahre Erfahrung im Versand von Produktionssoftware, davon 2+ mit LLM-Systemen, die echte Benutzer berührt haben.
- Echte agentische Tiefe: ReAct oder gleichwertige Schleifen, Tool-/Funktionsaufrufe, Planer, Zustand & Checkpointing, Langzeitspeicher, HITL-Schritte, Streaming. Nicht „Ich habe die OpenAI API aufgerufen.“
- Hands-on LangGraph (oder ein starkes Argument für etwas Besseres) plus ein Tracing/Observability-Stack – LangSmith, Langfuse oder Ähnliches.
- Python in der Produktion: FastAPI, asynchrone Jobverarbeitung, saubere Servicegrenzen.
- RAG richtig gemacht: Retrieval + Re-Ranking + Relevanzbewertung und ehrliche Evaluierung aller drei.
- Evaluierung als Gewohnheit, nicht als nachträglicher Gedanke (RAGAS/DeepEval/GEVAL, LLM-as-judge, pass@k).
- Cloud-Produktionserfahrung – AWS (Bedrock, SQS, EC2/EKS, S3) oder Äquivalent – mit Docker und CI/CD.
- Das Rückgrat lehnt sich gegen uns. Wir wollen ausdrücklich jemanden, der fragt: „Warum haben Sie das so gebaut?“
Nice to have
- LLM Post-Training: SFT mit LoRA/QLoRA, Präferenz-/RL-Methoden, Belohnungs- und Verifiziererdesign.
- Sprachagenten (LiveKit/Pipecat oder Ähnliches) oder Vision-Language-Arbeit.
- Multi-Agenten-Orchestrierung und MCP-Integrationen.
- Text-zu-SQL über ein echtes, unübersichtliches Produktionsschema.
- Berichts-/Dokumentengenerierungsagenten – strukturierte, belegte, kundenfertige Ausgabe.
- Guardrails, PII-Handling, Halluzinationserkennung, Risikobewertung.
- Interesse an Uhren, Sammlerstücken oder Marktdaten. Nicht erforderlich – Neugier auf die Domäne schon.
Was Sie bekommen
- Verantwortung für die gesamte Agenten-Schicht von EverWatch und die Roadmap dafür – nicht für eine Ecke von jemand anderem.
- Ein Datensatz, der nirgendwo sonst existiert, und Benutzer, denen es wichtig ist, ob die Antwort richtig ist.
- Direkte Leitung zum CTO; Entscheidungen in Tagen, nicht Quartalen.
- Budget für Modelle, Tools und die Coding-Agenten, mit denen Sie arbeiten möchten.
- Wettbewerbsfähige Vergütung, Remote-First.
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