Autonomous AI Developer - Planung der Lieferkette

ketteQ ist eine Plattform zur Planung und Automatisierung der Lieferkette, die als SaaS-Lösung angeboten wird. Da wir weiter wachsen und uns weiterentwickeln, suchen wir einen bahnbrechenden Entwickler für autonome KI, der fortschrittliche agentenbasierte KI-Systeme entwickelt und implementiert, die unsere Lieferkettenplanung revolutionieren. Diese Rolle konzentriert sich auf die Erstellung autonomer Agenten unter Verwendung moderner agentenbasierter Frameworks zur Entwicklung selbstverbessernder, zielgerichteter Systeme, die eigenständig komplexe Supply-Chain-Entscheidungen treffen können und gleichzeitig eine robuste Ausrichtung auf die Unternehmensziele gewährleisten.

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Hauptverantwortlichkeiten:

- Entwurf und Implementierung agentenbasierter KI-Architekturen unter Verwendung von Frameworks wie AutoGPT, BabyAGI und AgentGPT zur Entwicklung zielgerichteter autonomer Systeme für die Planung von Lieferketten

- Entwicklung benutzerdefinierter agentenbasierter Frameworks, die LLMs, Werkzeugnutzung, Speichersysteme und Planungsfähigkeiten kombinieren, um hochentwickelte Agenten für die Lieferkette zu schaffen

- Architektur von Multi-Agenten-Systemen mit spezialisierten Rollen (Planer, Ausführer, Kontrolleur, Beobachter), die zusammenarbeiten und komplexe Lieferkettenvorgänge koordinieren können

- Implementierung fortschrittlicher kognitiver Architekturen, die Reflexion, Meta-Lernen und rekursive Selbstverbesserungsfähigkeiten beinhalten

- Schaffung robuster Mechanismen für die Ausrichtung von Agenten, die sicherstellen, dass autonome Systeme während ihres gesamten Betriebs die Zielkonsistenz und die Wertausrichtung beibehalten

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Erforderliche Qualifikationen:

- Master-Abschluss oder höher in Informatik, KI oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf autonomen Systemen

- 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung autonomer KI-Systeme

- Tiefgreifende Erfahrung mit agentenbasierten KI-Systemen und kognitiven Architekturen

- Gute Kenntnisse in der Implementierung von LLM-basierten autonomen Agenten

- Erfahrung mit Agentengedächtnissystemen (episodisch, semantisch, prozedural)

- Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung produktionsreifer autonomer Agenten

- Starke Erfahrung mit mathematischen Optimierungswerkzeugen

Technische Fertigkeiten:

- Agentische Entwicklungsrahmen:

 - AutoGPT und Ableitungen

 - LangChain/LlamaIndex für den Agentenbau

 - BabyAGI und Systeme zur Aufgabenzerlegung

 - Kundenspezifische Agenten-Frameworks und -Architekturen

- Agenten-Komponenten

 - Module für Planung und Argumentation

 - Verwendung von Tools und API-Integration

 - Speichersysteme und Wissensdatenbanken

 - Meta-Lernen und Reflexionsmechanismen

 - Kommunikationsprotokolle für Agenten

- Optimierungs-Tools und -Rahmenwerke:

 - Google OR-Tools für Constraint-Programmierung und Optimierung

 - Gurobi/CPLEX für mathematische Optimierung

 - PyMO für die mathematische Modellierung

 - Optuna/Ray Tune für die Optimierung von Hyperparametern

 - SCIP-Optimierungssuite

 - LocalSolver für die lokale Suchoptimierung

- ML und Deep Learning:

 - PyTorch/TensorFlow

 - Scikit-Lernen

 - XGBoost/LightGBM

 - Rahmenwerke für Verstärkungslernen

Kernkompetenzen:

- Tiefgreifendes Verständnis von agentenbasierten KI-Architekturen und Entwurfsmustern

- Erfahrung in der Implementierung kognitiver Architekturen für autonome Agenten

- Gute Kenntnisse über die Ausrichtung von Agenten und Sicherheitsmechanismen

- Erfahrung mit der Koordination und Kommunikation mehrerer Agenten

- Fähigkeit zur Entwicklung skalierbarer und zuverlässiger Agentensysteme

Projekte, an denen Sie arbeiten werden:

- Entwicklung von autonomen Planungsagenten, die selbstständig die Optimierung der Lieferkette übernehmen können

- Entwicklung hybrider Systeme, die ML-basierte Agenten mit klassischer Optimierung kombinieren

- Schaffung intelligenter Agenten, die Optimierungsprobleme formulieren und lösen können

- Schaffung von Multiagentensystemen für kollaborative Entscheidungsfindung in der Lieferkette

- Implementierung von Agentenspeichersystemen für kontinuierliches Lernen und Verbesserung

- Überwachungs- und Kontrollsysteme für Gebäudeagenten für Sicherheit und Zuverlässigkeit

- Entwurf von Reflexionsmechanismen für Agenten zur Selbstverbesserung

- Implementierung von Echtzeit-Optimierungspipelines für Entscheidungen in der Lieferkette

Die Vorteile umfassen

- Wettbewerbsfähige Entlohnung

- Flexible PTO

- Flexible Arbeitsgestaltung und kontinuierliches Lernen

Arbeitgeber mit Chancengleichheit

Personen, die bei ketteQ eine Stelle suchen, werden ohne Rücksicht auf Ethnie, Hautfarbe, Religion, nationale Herkunft, Alter, Geschlecht, Familienstand, Abstammung, körperliche oder geistige Behinderung, Veteranenstatus oder sexuelle Orientierung berücksichtigt.

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