Über Delivery Hero
Delivery Hero SE ist die weltweit führende lokale Lieferplattform und revolutioniert die letzte Meile der Logistik. Mit Präsenz in über 70 Ländern und Hauptsitz in Berlin ist das Unternehmen seit 2017 an der Frankfurter Börse notiert und Teil des MDAX-Index. Die Plattform verbindet innovative Technologie mit menschenzentriertem Design.
Über die Position
Wir suchen einen Senior AI Engineer für das Logistics Data & Machine Learning Platform Team. In dieser Rolle werden Sie an hochwirksamen Herausforderungen arbeiten, die Last-Mile-Delivery effizient, bezahlbar und nachhaltig gestalten. Ihre Arbeit verbessert direkt die Erfahrung von Fahrern, Endkunden und Händlern weltweit.
Das Data & ML Platform Team ermöglicht es Teams im gesamten Unternehmen, intelligente Produkte powered by Data und Machine Learning zu bauen, bereitzustellen und zu skalieren. Als Teil dieses Teams arbeiten Sie an der Core-AI-Agent-Plattform und bauen zuverlässige Infrastruktur und Services für produktive AI-Anwendungen.
Hauptaufgaben
- Entwicklung und Skalierung von KI-Agenten mit Reasoning-, Tool-Calling- und Service-Integrationsfähigkeiten
- Aufbau und Wartung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines mit Vektordatenbanken und semantischen Retrievalsystemen
- Design und Implementierung von Evaluierungs-Frameworks und Safety-Guardrails für Agent-Verhalten und Response-Qualität
- Implementierung von Observability, Monitoring und Cost-Tracking für LLM- und Agent-Workloads
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers und Platform Engineers zur Integration von AI-Systemen
- Optimierung von Systemen für Performance, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz im großen Maßstab
Anforderungen
- Nachgewiesene Erfahrung beim Deployment von LLM-powered Systems oder AI Agents in Produktion
- 4+ Jahre Erfahrung mit Production Machine Learning Infrastructure, insbesondere LLM-Systemen
- Starke Python-Programmierkenntnisse und Erfahrung mit skalierbaren Backend-Services
- Cloud-Erfahrung, idealerweise AWS oder GCP
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Fähigkeit zur Cross-funktionalen Zusammenarbeit
Nice-to-Have
- Erfahrung mit Kubernetes, Terraform, Kafka, MLflow oder Kubeflow
- Erfahrung mit LLM Application Frameworks wie LangChain, LangGraph, LlamaIndex oder ähnlichen Agent-Orchestration-Tools
- Erfahrung mit ML-Frameworks wie Hugging Face oder PyTorch
Benefits
- 27 Tage Urlaub plus zusätzliche Tage im 2. und 3. Betriebsjahr
- Hybrides Arbeitsmodell mit 2 Tagen pro Woche im Berlin-Büro
- Bildungsbudget von 1.000 EUR, Sprachkurse und Zugang zu Udemy Business
- Gesundheitsangebote: Health Checkups, Meditation, Gym- und Fahrrad-Zuschuss
- Employee Share Purchase Plan, Sabbatical Bank, Public Transportation Discount
- Life & Accident Insurance und betriebliche Altersversorgung
- Digitale Essensgutscheine und Corporate Discounts
- Unterstützung bei Umzug nach Berlin