Job Summary
Key Responsibilities
- Build a production-grade AI agent platform with explainable outputs
- Develop multi-tenant token quota service and evaluation frameworks
- Make architecture decisions for regulated industries
Who This Role Suits
- 5+ years of Python production engineering experience
- Expertise in LLM and RAG engineering with pgvector and re-ranking
- Familiarity with Python, FastAPI, Kubernetes basics
Tips to Apply
- Highlight your experience in Python production engineering and explainable AI
- Demonstrate your expertise in LLM and RAG engineering
- Showcase your proficiency in key technologies like Python, FastAPI, and Kubernetes
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Full Job Description
NeuraPlox sucht den Engineer, der unsere AI-Agent-Plattform für Enterprise-Kunden in regulierten Branchen baut.
Kein Tutorial-LLM, kein Vibe-Engineering, keine Demo-RAGs, die bei 10k Embeddings auseinanderfallen. Wir bauen explainable AI mit Audit-Lineage, Decision-Provenance und pgvector at scale, weil unsere Kunden ihre KI-Outputs nicht nur erklären wollen, sondern müssen. Investor-backed, München-Region.
Aufgaben
Was du bei uns baust
- Production-grade AI-Agent-Plattform mit PydanticAI, LiteLLM, Langfuse
- RAG-Pipelines mit pgvector at scale (Multi-Tenant-Isolation, Index-Rebuild-Strategie, Hybrid Search)
- Multi-Tenant Token-Quota-Service plus Eval-Frameworks pro Tenant
- MCP (Model Context Protocol) Tool-Integration als First-Class-Citizen
- Explainable Outputs, lückenlose Auditierbarkeit von Prompt bis Output für regulierte Branchen
- Architektur-Entscheidungen, die im Bank-, Versicherungs- und Pharma-Kontext halten
Wie wir arbeiten
- Eval-driven, nicht Vibe-driven. Jeder Agent-Change geht durch eine Eval-Suite.
- ADRs für jede relevante Architektur-Entscheidung, nicht im Slack-Thread vergraben
- LLM-Calls werden gemessen, nicht geraten - Langfuse von Tag eins
- Re-Ranking, pgvector-Sizing und Retrieval-Quality werden empirisch entschieden
- Direkter Draht zum Founding-Team, kein Layer aus Project Managern dazwischen
Qualifikation
Was wir suchen
- 5+ Jahre Python-Production-Engineering
- Echte Production-LLM-Erfahrung mit Tokens, Latenz, Cost und Eval als täglicher Realität
- RAG-Engineering mit pgvector-Sizing und Re-Ranking, nicht nur "ich kenne LangChain"
- LangGraph, PydanticAI oder vergleichbares Agent-Framework in Produktion eingesetzt
- LiteLLM, Langfuse, MCP - oder Bereitschaft, dich in 2 Wochen einzuarbeiten
Tech-Stack:
Python, FastAPI, PydanticAI, LangGraph, LiteLLM, Langfuse, pgvector, MCP, Kubernetes-Grundlagen.
Benefits
Du willst endlich unter gleichgesinnten, echten Profis an einer richtig performanten Lösung arbeiten - nicht nur was dir von oben aufgedrückt wird. Bei uns arbeitest du nach technischer Best Practices - nicht was im Management gut ankommt. Tolles Team, viel Freiraum bei deiner Arbeit. Du bestimmst, echter Impact!
Was wir bieten
- VSOP als Investor-backed Startup für Schlüsselpositionen
- Voll-remote möglich, Wohnsitz Deutschland - Team-Entwicklungstage ca. 1xMonat im Munich-Office
- Du reportest direkt an Christoph Knöll (Founder/CEO) und arbeitest eng mit unserem Head of AI
- Senior-Hire für das AI-Layer, du prägst die Agent-Architektur, nicht "tunest Prompts"
CV plus 3 Sätze, warum genau diese Rolle. Kein Anschreiben-Template.
Wir lesen jede Bewerbung selbst.
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Skills
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