Sie bringen KI und Automatisierung in echte Geschäftssysteme, nicht in Demos. Sie bauen Agenten, Pipelines und Analytics, die sich in die Werkzeuge einfügen, die Kunden bereits einsetzen, und messen anschließend den erzielten Unterschied. Die Arbeit ist praxisnah und ergebnisorientiert, und sie geht in Produktion.

Ihre Aufgaben

  • KI-Agenten und Automatisierungen entwerfen und bauen, die zu bestehenden Kunden-Workflows passen.
  • LLMs und Machine-Learning-Modelle in Produktionsanwendungen integrieren.
  • Data Pipelines und Analytics aufbauen, die Rohdaten in nützliche Signale verwandeln.
  • Prompts, Retrieval und Evaluation gestalten, damit KI-Funktionen zuverlässig arbeiten.
  • Automatisierungen über APIs und Integrationen an Kundensysteme anbinden.
  • Genauigkeit, Kosten und Wirkung messen und mit jeder Iteration verbessern.
  • Mit Consultants und Kunden zusammenarbeiten, um Automatisierungschancen mit hohem Nutzen zu finden.

Ihr Profil

  • Drei oder mehr Jahre in Software-, Data- oder ML-Engineering.
  • Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit der Integration von APIs und Services.
  • Praktische Erfahrung im Aufbau mit LLMs, einschließlich Prompting und Retrieval.
  • Solides Verständnis von Datenverarbeitung, SQL und dem Aufbau von Pipelines.
  • Gutes Englisch für technische Dokumentation und die Zusammenarbeit im Team. Arabisch von Vorteil.

Wünschenswert

  • Erfahrung mit Agent-Frameworks oder Orchestrierungswerkzeugen.
  • Vertrautheit mit Vektordatenbanken und Embeddings.
  • Erfahrung mit Cloud- und containerbasiertem Deployment.

Warum diese Rolle

  • Sie liefern KI, die in Produktion läuft und messbaren Nutzen bringt.
  • Sie wählen die Werkzeuge und prägen, wie ThinqHub KI für Kunden einsetzt.
  • Sie arbeiten an der Spitze eines schnelllebigen Felds mit echten Problemen.

Standort Kairo, hybride Arbeit mit Engineers, Consultants und Kundenteams.