Engineer für Agent-Harnesses

Viktor; United States; Remote; USD 100,000 - 156,000; Full time

Benefits offered by this job

Equity-Beteiligung

Remote-Arbeit in Europa

Job summary

Viktor sucht eine erfahrene Fachperson zur Weiterentwicklung eines AI-Agent-Harness. Sie gestalten Kontext, Memory, Skills und Tools so, dass der Agent selbstständig in vielfältigen Workspaces arbeitet und Aufgaben automatisiert übernimmt.

Sie bauen Laufzeitumgebungen, evaluieren Leistungen, verbessern Regressionen und liefern Features, die Nutzer rasch erreichen – direkt mit Gründern zusammen.

Qualifications

• Du hast persönlich ein AI-Agent-Harness entwickelt oder wesentlich verändert.
• Du verstehst, wie System-Prompt, Skills und Tools eines Agents zusammenspielen und hast das Zusammenspiel optimiert.
• Du hast eigene Skills, Befehle, CLIs oder MCP-Server gebaut, um das agentische Programmieren zu beschleunigen.
• Agentisches Programmieren gehört zu deinem Arbeitsalltag und du testest Modelle/Harnesses an der Grenze des Machbaren.
• Systemdenken und Fähigkeiten, Risiken groß zu denken und zu minimieren.
• Du liebst schnelle Ergebnisse, auch bei hohem Anspruch.
• Du interessierst dich für Evaluierungen und hast Fachartikel gelesen.
• Du bist in München oder Warschau oder remote in Europa tätig.

Responsibilities

• Die Agent-Laufzeitumgebung entwickeln: Ablauf, Planung, Handlung und Leistungsüberprüfung.
• Den Kontext gestalten: System-Prompt, Skills, Memory und Tools synergieren lassen.
• Den Agenten im Umgang mit Tools versiert machen: Integrationen, Informationserzug, Skill-Dateien verwalten.
• Die Fähigkeiten des Agents erweitern: Memory, eigene Skills, eigenständige Arbeiten.
• Leistung messbar verbessern: Evaluierungen, Regressionen erkennen und Fehler beheben.
• Das Produkt ausliefern: Features erreichen Nutzer über Slack/Teams in kurzer Zeit.
• Kleines Team, großes Aufgabengebiet – pragmatisch arbeiten und liefern.

Skills

Agent Harness

System Prompt

Memory

Tools integration

Evaluation

Tools

CLIs

MCP-Server

Job description

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.

Die schwierige Aufgabe

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.

Was du tatsächlich tun wirst

• 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 Aufgabengebiet.

Wer du bist

• 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.

Was diese Stelle besonders macht

• 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.

Noch besser, wenn du außerdem

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

• Schon einmal gegründet oder in einem frühen Unternehmensstadium mit aufgebaut hast.

• Open-Source-Beiträge zu den AI-Tools geleistet hast, mit denen wir arbeiten.

Technologie

Python. Kein Agent-Framework, keine Orchestrierungsbibliothek. Wir entwickeln das Harness selbst, von der grundlegenden Ablauflogik an.

So arbeiten wir

Kleines Team, großes Vertrauen, wenig Prozesse. Entscheidungen treffen die Verantwortlichen, keine Komitees. Du lieferst schon in deiner ersten Woche. Am ersten Tag sprichst du mit Nutzern.

Wir machen keine Abstimmungsmeetings und keine Koordinationsrunden mit Stakeholdern. Wir bauen Dinge, prüfen, ob sie funktionieren, und verbessern sie iterativ.

Warum Viktor

Unser einziger Schwerpunkt: Wir entwickeln ein Harness, das ein Modell auf AGI-Niveau tragen und für alle nützlich machen kann.

Wir sind eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen der Welt. Das Produkt funktioniert. Der Markt zieht an.

Das ist ein seltenes Zeitfenster: Hier besitzt jede Person etwas Echtes. Keine Aufgabe, sondern einen Bereich des Unternehmens, auf den Kunden angewiesen sind. Das bleibt nicht für immer so. Im Moment ist es noch Realität.

Vergütung

Ein Gehalt auf Spitzenniveau und eine Beteiligung, wie es sie nur in dieser Unternehmensphase gibt.

Die beste Arbeit entsteht, wenn du vor Ort bist. Für diese Stelle arbeitest du in München oder Warschau oder remote in Europa. Ein paar Mal im Jahr bringen wir das ganze Team persönlich zusammen.