Agentic AI Engineer (Mensch)

Deine Mission & Herausforderungen

Bei NEURA Robotics führen kognitive Roboter nicht einfach nur Befehle aus. Sie nehmen wahr, denken, planen über lange Zeithorizonte und handeln autonom in der physischen Welt. Wir suchen einen Engineer, der die Systeme baut, die das möglich machen: die Agent-Harnesses, Planungsschleifen und Orchestrierungsschichten, die aus einem Sprachmodell einen zuverlässigen, verkörperten Agenten machen.

Agentenarchitektur & Harness-Design: Du entwirfst und baust den zentralen Agenten-Harness für unsere humanoide Plattform: die Kontrollschleife, Tool-/Skill-Schnittstellen, State- und Memory-Management, Retries und Guardrails, die zuverlässiges, lang laufendes autonomes Verhalten sicherstellen.

Langfristige Planung & Orchestrierung: Du baust Systeme, die hochrangige menschliche Absichten in mehrstufige Pläne zerlegen, Skills und Sub-Agenten orchestrieren, den Ausführungsstatus verfolgen, sich von Fehlern erholen und bei hohem Risiko an menschliche Aufsicht eskalieren.

Conversational AI für verkörperte Interaktion: Du gestaltest den Echtzeit-Sprachstack: STT → LLM → TTS-Pipeline mit robuster Turn-Taking-Logik, Barge-in-Handling und Adressaten-Erkennung, damit der Roboter erkennt, wann er angesprochen wird, und unter realen Latenzbedingungen natürlich reagiert.

Backend- & Plattform-Engineering: Du baust das Produktions-Backend hinter dem Agenten: gut designte APIs und Schnittstellen, verteilte Services, die Sub-Agenten mit dem Hauptagenten verbinden, sowie Edge-to-Cloud-Deployment im gesamten NEURA-Ökosystem.

Evaluation & Industrialisierung: Du baust Evaluations-Harnesses und Observability auf, die messen, ob Agenten Aufgaben tatsächlich korrekt erledigen, und bringst vielversprechende Prototypen bis zur industrialisierten, produktiven Lösung.

Cross-funktionale Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit Hardware-/Software-Teams und externen Partnern zusammen, um agentische Fähigkeiten vom Konzept zu einem zuverlässigen End-to-End-Produkt zu führen.

Was du mitbringst

Ein starker Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik oder einem verwandten Feld, oder gleichwertige Tiefe durch bereits umgesetzte Arbeiten.

Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau produktiver Agentensysteme mit messbarer Wirkung: Agenten, die planen, Tools nutzen, Zustände verwalten und über lange Zeiträume zuverlässig laufen – nicht nur Single-Turn-Prompting.

Tiefgehende, praktische Erfahrung mit Agenten-Frameworks und Orchestrierung wie LangGraph, AgentCore, MCP oder eigenen Orchestratoren, sowie ein klares Gespür dafür, wann ein Agent und wann ein deterministischer Workflow sinnvoll ist.

Professionelle Backend-Engineering-Erfahrung: Produktivservices, API- und Schnittstellendesign, verteilte Architekturen und Microservices, sauberer Code, Testing und DevOps-Disziplin.

Cloud- und Edge-to-Cloud-Erfahrung, einschließlich Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD sowie Deployment und Serving von Modellen und Services in Produktion.

Fundierte Kenntnisse in LLMs, VLMs und NLP.

Exzellentes Python.

Exzellentes Englisch. Deutsch ist von Vorteil.