NeuraPlox baut eine AI-Agent-Plattform für Enterprise-Kunden aus Banken, Versicherungen und Pharma. Unsere Kunden müssen ihre KI-Outputs nicht nur erklären wollen, sondern erklären können: gegenüber Aufsicht, Audit und eigenen Fachbereichen. Deshalb bauen wir explainable AI mit Audit-Lineage, Decision-Provenance und Retrieval, das auch bei Millionen von Vektoren pro Tenant sauber funktioniert.
Wir sind ein investor-backed Startup mit einem kleinen Team, in dem jede Entscheidung sichtbar Wirkung hat. Als Senior AI Platform Engineer verantwortest du die Agent-Architektur, also den Kern unseres Produkts, und baust das AI-Engineering bei uns entscheidend mit auf.
Aufgaben
Was Du bei uns machst
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Eine produktionsreife AI-Agent-Plattform auf Basis von PydanticAI, LiteLLM und Langfuse
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RAG-Pipelines mit pgvector at scale: Multi-Tenant-Isolation, Index-Rebuild-Strategie, Hybrid Search und Re-Ranking
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Einen Multi-Tenant-Token-Quota-Service und Eval-Frameworks pro Tenant
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MCP-Tool-Integration (Model Context Protocol) als fester Bestandteil der Architektur
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Lückenlose Auditierbarkeit von Prompt bis Output, damit Entscheidungen für Fachbereich und Aufsicht nachvollziehbar sind
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Architektur-Entscheidungen, die auch im Bank-, Versicherungs- und Pharma-Umfeld bestehen
Wie wir arbeiten
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Eval-driven: Jeder Agent-Change läuft durch eine Eval-Suite, bevor er live geht.
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ADRs: Relevante Architektur-Entscheidungen werden dokumentiert, nicht im Slack-Thread vergraben.
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Gemessen statt geraten: LLM-Calls sind ab Tag eins in Langfuse sichtbar, inklusive Kosten und Latenz.
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Empirisch: Re-Ranking, pgvector-Sizing und Retrieval-Qualität entscheiden wir auf Basis von Daten.
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Kurze Wege: Direkter Draht zum Founding-Team, keine Projektmanagement-Ebene dazwischen.
Qualifikation
Was wir suchen
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5+ Jahre Software-Engineering mit Python in Produktion
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Erfahrung mit LLMs in Produktion: Tokens, Latenz, Kosten und Evals sind für dich Alltag
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RAG-Systeme, die du selbst gebaut und betrieben hast, inklusive Retrieval-Tuning und Re-Ranking
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Ein Agent-Framework wie LangGraph, PydanticAI oder vergleichbar im Produktiveinsatz
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Sehr gutes Deutsch und gutes Englisch, da du mit Enterprise-Kunden im DACH-Raum arbeitest
Ein Plus, aber kein Muss:
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Erfahrung mit LiteLLM, Langfuse oder MCP. Was du noch nicht kennst, lernst du bei uns schnell.
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pgvector-Sizing bei großen Datenmengen
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Kubernetes-Grundlagen
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Erfahrung mit regulatorischen Anforderungen wie EU AI Act, DORA, BaFin/MaRisk oder GxP
Was wir bieten
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Verantwortung ab Tag eins: Du prägst die Agent-Architektur, statt nur Prompts zu tunen, ohne Management-Layer über dir
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Direkter Draht: Du berichtest an Christoph Knöll (Founder/CEO) und arbeitest eng mit unserem Head of AI, mit kurzen Entscheidungswegen
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Flexibilität: Voll-remote mit Wohnsitz in Deutschland, flexible Arbeitszeiten, ca. einmal im Monat Team-Tage im Münchner Office
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Raum zum Testen: Moderner Stack und Zeit, neue Modelle, Frameworks und Retrieval-Ansätze ernsthaft zu evaluieren
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Fachlicher Austausch: Ein Team, das LLM-Systeme in Produktion betreibt und Entscheidungen auf Basis von Evals trifft
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Weiterentwicklung und Sichtbarkeit: Konferenzen, Schulungen und die Möglichkeit, als Experte nach außen aufzutreten, z. B. mit Talks oder Fachbeiträgen
Bewerbung: so kommst du zu uns!
Wir freuen uns über Deinen CV und beschreibe kurz ein LLM- oder RAG-System, das Du in Produktion gebracht hast: Use Case, Größenordnung, deine Rolle.
Dein Neurawork-Team!
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