Job Role: Founding AI Engineer – Build AI powering hardware for aerospace!

Founding AI Engineer – Build Agentic Systems That Will Transform Hardware Engineering

Techmunity are exclusively hiring a Founding AI Engineer to help build the intelligent core of a new kind of software — one that could transform how robots, rockets, and machines are designed and built.

This is a role for deep builders — those who want to go beyond tweaking prompts and instead design entire agentic systems from scratch: how they plan, reason, and execute in real-world engineering environments.

The Mission

Software has had its Copilot moment. Hardware hasn’t — yet.

This AI startup is building a collaborative platform for mechanical, aerospace, and robotics engineers — where AI agents help teams plan, simulate, and run workflows 10x faster.

The system is secure, scalable, and built from first principles — orchestrating tools, simulations, and human input through a version-controlled, agent-led interface.

The goal: unlock the next generation of physical innovation.

The Founders

The company is led by second-time founders with elite engineering backgrounds:

• One was lead engineer at Imperial’s Karman Space Programme, shipping code to satellites and leading reusable rocket development

• The other built London’s first Hyperloop team from scratch, scaled it to 100+ engineers, and went on to launch multiple ventures in deep tech and software

They’re backed by SuperSeed, one of Europe’s leading AI VCs — early investors in breakout companies like Magic.dev, AI Build, and others shaping the future of intelligent infrastructure.

The Opportunity

The company is pre-MVP but moving fast. You’ll be one of the first three engineers, joining just before the Seed round — with full ownership of the AI stack and the freedom to shape how intelligent systems are built from day one.

They’re looking for someone who wants to:

• Build agentic systems with memory, context, and real-world constraints
• Design abstractions between reasoning, tool execution, and simulation orchestration
• Define what “usable AI for engineers” actually looks like

What You’ll Be Building

You’ll work closely with the CTO to architect and implement the intelligence layer of the platform — with real ownership over:

• Designing and deploying LLM-driven agent systems using LangGraph, LangChain, or similar tools to coordinate tool use, memory, and fallback logic
• Building orchestration logic for autonomous workflows — handling retries, dependencies, logging, and execution across simulation and design environments
• Creating custom interfaces between LLMs and domain-specific tools like CAD/CAE systems (e.g. Onshape, Ansys), simulation platforms, and internal APIs
• Implementing embedding-based retrieval systems, in-context planning, and evaluation pipelines
• Contributing to agent UX and task planning tools, working closely with product and frontend engineers
• Integrating deeply with a backend built in Python and Rust, deployed on Docker/Kubernetes (AWS)

What You’ll Need

• 1–3 years of professional software engineering experience — ideally in fast-moving, early-stage environments
• Strong Python skills, with a track record of building or deploying LLM-based systems in production
• Hands-on experience with frameworks like LangChain, LangGraph, or custom-built agent orchestration setups
• Familiarity with LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.), embedding stores, retrieval pipelines (e.g. Weaviate, Pinecone), and eval tooling
• Comfort building and testing AI workflows that interact with external APIs, file systems, simulations, and toolchains
• Bonus: interest or experience in robotics, mechanical/aerospace workflows, or simulation environments
• A history of high-agency contributions — student teams, startup side projects, open source, or technical competitions

Logistics & Perks

• Hybrid: 3–4 days/week in their Hoxton office (London)
• Competitive salary (we’re talking top 0.01% of the market here) + founding-level equity
• Ownership from day one: direct line to the CTO, influence on product and architecture
• A chance to define a new category of applied AI and own a piece of what comes next

If that excites you, apply now or reach out for a conversation: reuben@techmunity.io