💡 Werde AI Agent Engineer II bei Zendesk (Home Office) - Revolutioniere die KI-Landschaft!

Job Description

Das Agentic Tribe revolutioniert die Chatbot- und Sprachassistenzlandschaft mit Gen3, einem hochmodernen KI-Agentensystem, das die Grenzen der konversationellen KI verschiebt. Gen3 ist kein typischer Chatbot; es ist ein zielorientiertes, dynamisches und wirklich konversationelles System, das in der Lage ist, in Echtzeit zu argumentieren, zu planen und sich an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Durch die Nutzung einer Multi-Agenten-Architektur und fortschrittlicher Sprachmodelle bietet Gen3 personalisierte und ansprechende Benutzererlebnisse, die über geskriptete Interaktionen hinausgehen, um komplexe Aufgaben und "Off-Script"-Anfragen mühelos zu bewältigen.

About the Role:

Wir suchen einen leidenschaftlichen KI-Agenten-Ingenieur zur Verstärkung unseres Teams. In dieser Rolle tragen Sie dazu bei, Innovationen an der Spitze der KI-Technologie voranzutreiben, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung und Verfeinerung intelligenter, autonomer Agenten liegt, die Large Language Models (LLMs) nutzen, um Abläufe zu optimieren. Sie sind ein wichtiger Akteur bei der Implementierung und Verbesserung der kognitiven Architektur für unsere KI-gestützten Anwendungen und erstellen Systeme, die komplexe, mehrstufige Aufgaben begründen, planen und ausführen können. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf definierte Projektumfänge und -aufgaben und arbeiten unter der Anleitung erfahrenerer Teammitglieder.

What You will do (Responsibilities):

• Beitrag zum Design und zur Entwicklung robuster, zustandsbehafteter und skalierbarer KI-Agenten mit Python und modernen Agentic Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex).

• Unterstützung bei der Bewertung und Auswahl geeigneter Basismodelle und -dienste von Drittanbietern (z. B. OpenAI, Anthropic, Google) und Beitrag zur Analyse ihrer Stärken, Schwächen und Kosteneffizienz für bestimmte Anwendungsfälle.

• Teilnahme am Lebenszyklus der KI-Agenten-Bereitstellung – enge Zusammenarbeit mit Ihrem direkten Team, einschliesslich Produktmanagern und Softwareingenieuren, um die Benutzerbedürfnisse für die Funktionen zu verstehen, die Sie erstellen.

• Fehlerbehebung und Debugging von KI-Systemen, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit in Produktionsumgebungen für zugewiesene Komponenten sicherzustellen.

• Dokumentation von Entwicklungsprozessen, Code und Ergebnissen, um Wissensaustausch und Wartbarkeit innerhalb des Teams sicherzustellen.

Core Technical Competencies:

• Vertrautheit mit LLM-orientiertem Systemdesign: Verständnis von mehrstufigen, Tool-using Agents (z. B. LangChain, Autogen). Grundlegendes Verständnis von Prompt Engineering, Kontextmanagement und LLM-Verhalten (z. B. Halluzinationen).

• Tool Integration & APIs: Fähigkeit zur Integration von Agents mit externen Tools, Datenbanken und APIs (z. B. OpenAI, Anthropic) in sicheren Ausführungsumgebungen.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Verständnis von RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken.

• Evaluation & Observability: Grundlegendes Verständnis von LLM-Evaluierungs-Frameworks und Überwachung von Latenz und Genauigkeit.

• Safety & Reliability: Bewusstsein für Prompt Injection und grundlegende Konzepte der Implementierung von Guardrails und Fallback-Strategien.

• Performance Optimization: Grundlegendes Verständnis der Verwaltung von LLM-Token-Budgets und Latenz.

• Planning & Reasoning: Vertrautheit mit Konzepten von Agents mit Langzeitgedächtnis und Planungsfähigkeiten.

• Programming & Tooling: Proficient in Python (Fast API) and LLM SDKs;

Bonus Points (Preferred Qualifications):

• Bachelor's or Master's in a relevant field (e.g., Computer Science, AI, Machine Learning, NLP).

• Understanding of foundational ML concepts (attention, embeddings, transfer learning).

The Interview Process:

We are excited to learn more about you, so we want to be transparent about what you can expect from our interview process:

1. Initial Call with Talent Team - 15 mins

2. Interview with one member of the Hiring Team - 45 minutes

3. Take-home technical challenge

4. A technical interview with two of our developers to talk more in-depth about your technical experience and answer any questions you might have - 1 hour

5. Final interview with 2 of the following: CTO or Engineering Manager/Director - 45 minutes

About Zendesk

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The intelligent heart of customer experience

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