Engineer für Agent-Harnesses

Die Kurzfassung

Du sorgst dafür, dass Viktor mehr Dinge für mehr Kunden und zuverlässiger erledigt. Du hast bereits Agents gebaut, einschließlich Laufzeitumgebung, Tools, Memory und Evaluierungen, und hast eigene Vorstellungen davon, was sie erfolgreich macht. Du lieferst noch am Tag, an dem du den Code schreibst, und setzt standardmäßig auf agentisches Engineering. Wenn du noch nie einen Agent gebaut hast, ist das nicht die richtige Stelle für dich.

Wir entwickeln ein Harness, das für AGI bereit ist. Modelle werden von selbst immer besser, doch das Harness entscheidet, wie viel von dieser Intelligenz in tatsächliche Arbeit umgesetzt wird. Viktor sollte nicht darauf warten, dass ihm Aufgaben übergeben werden. Es sollte selbst erkunden, woran ein Unternehmen arbeitet, und diese Arbeit eigenständig automatisieren.

Dafür braucht es Context Engineering an der Grenze des Machbaren:
Es geht darum, wie System-Prompt, Skills, Memory und Tools bei vielfältigen, komplexen Problemen zusammenspielen und wie gut dieses Zusammenspiel die tatsächliche Arbeit in Zehntausenden Workspaces bewältigt.

• Die Agent-Laufzeitumgebung entwickeln: den Ablauf, in dem der Agent plant, handelt und seine Arbeit überprüft, statt Erfolge zu verkünden, die er nicht erreicht hat.

• Den Kontext gestalten: festlegen, wie System-Prompt, Skills, Memory und Tools zusammenwirken und wie sich der Agent bei vielfältigen und komplexen Problemen bewährt.

• Den Agent im Umgang mit Tools versiert machen:
  Zusammenspiel zahlreicher Integrationen, Abruf von Informationen und Skill-Dateien, die die passenden Funktionen griffbereit halten.

• Die Fähigkeiten des Agents erweitern:
  Memory, dem er vertrauen kann, Skills, die er selbst schreibt, und Arbeit, die er eigenständig erledigt.

• Seine Leistung messbar verbessern:
  Evaluierungen, Regressionen erkennen und jeden Fehler in eine Lösung verwandeln.

• Das Produkt ausliefern:
  Features, die innerhalb weniger Stunden über Slack und Teams die Nutzer erreichen.

• Bauen, was gerade gebaut werden muss. Kleines Team, großes Aufgaben gebiet.

• Du hast persönlich ein AI-Agent-Harness entwickelt oder wesentlich verändert und kannst die dabei getroffenen Abwägungen beschreiben.

• Du verstehst, wie System-Prompt, Skills und Tools eines Agents bei vielfältigen und komplexen Problemen zusammenspielen, und hast dieses Zusammenspiel selbst optimiert, statt nur darüber gelesen zu haben.

• Du hast eigene Skills, Befehle, CLIs oder MCP-Server gebaut, um dein agentisches Programmieren zu beschleunigen.

• Agentisches Programmieren gehört zu deinem Arbeitsalltag, und du hast Modelle und Harnesses an der Grenze des Machbaren auf Herz und Nieren geprüft.

• Systemdenken:
  Du triffst schwierige technische Abwägungen und entwickelst Systeme mit Blick darauf, wie sie im großen Maßstab versagen können.

• Schnelligkeit, bei hohen Ansprüchen. Du lieferst heute, nicht erst am Donnerstag.

• Echtes Interesse daran, wie AI funktioniert. Du hast die Fachartikel gelesen und eine eigene Meinung zu Evaluierungen.

• München oder Warschau, oder remote in Europa.

• Keine Hierarchieebenen. Du arbeitest direkt mit beiden Gründern zusammen, und Entscheidungen fallen gemeinsam im Raum, nicht in einem Linear-Ticket.

• Der Agent ist das Produkt. Jeder Zuverlässigkeitsgewinn zeigt sich schon in der darauffolgenden Woche in der Kundenbindung.

• Arbeit an der Grenze des Machbaren. Du entwickelst ein Harness am äußersten Rand dessen, was derzeit möglich ist, und experimentierst mit Agents, die vollständige Verantwortungsbereiche übernehmen können, nicht nur einzelne Aufgaben.

• Berufserfahrung im AI-Engineering mitbringst, etwa mit Agents, Harnesses oder…