Senior AI Platform Engineer- LLM & Agents (m/w/d)

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.AufgabenWas Du bei uns machstEine produktionsreife AI-Agent-Plattform auf Basis von PydanticAI, LiteLLM und LangfuseRAG-Pipelines mit pgvector at scale: Multi-Tenant-Isolation, Index-Rebuild-Strategie, Hybrid Search und Re-RankingEinen Multi-Tenant-Token-Quota-Service und Eval-Frameworks pro TenantMCP-Tool-Integration (Model Context Protocol) als fester Bestandteil der ArchitekturLückenlose Auditierbarkeit von Prompt bis Output, damit Entscheidungen für Fachbereich und Aufsicht nachvollziehbar sindArchitektur-Entscheidungen, die auch im Bank-, Versicherungs- und Pharma-Umfeld bestehenWie wir arbeitenEval-driven: Jeder Agent-Change läuft durch eine Eval-Suite, bevor er live geht.ADRs: Relevante Architektur-Entscheidungen werden dokumentiert, nicht im Slack-Thread vergraben.Gemessen statt geraten: LLM-Calls sind ab Tag eins in Langfuse sichtbar, inklusive Kosten und Latenz.Empirisch: Re-Ranking, pgvector-Sizing und Retrieval-Qualität entscheiden wir auf Basis von Daten.Kurze Wege: Direkter Draht zum Founding-Team, keine Projektmanagement-Ebene dazwischen.QualifikationWas wir suchen5+ Jahre Software-Engineering mit Python in ProduktionErfahrung mit LLMs in Produktion: Tokens, Latenz, Kosten und Evals sind für dich AlltagRAG-Systeme, die du selbst gebaut und betrieben hast, inklusive Retrieval-Tuning und Re-RankingEi