Ny tjänst: Qomplio söker CTO / Director of AI i Greater Gothenburg Metropolitan Area – det här söker arbetsgivaren
Qomplio söker CTO / Director of AI i Greater Gothenburg Metropolitan Area. Enligt annonsen handlar rollen om att som hands-on teknisk ledare arkitektera, bygga och skala bolagets AI-kärna för en “compliance-as-a-service”-plattform riktad mot reglerade miljöer.
Fokus ligger på att omsätta avancerade LLM:er och agentiska arbetsflöden till deterministiska, spårbara och reviderbara (auditable) system – med tydliga kontroller, validering och loggning som stödjer krav på tillit, integritet och efterlevnad. Annonsen beskriver en tidig fas där kandidaten förväntas ta stort ägarskap och påverka såväl teknisk riktning som produktens positionering på en reglerad europeisk marknad.
Det framgår inte i annonsen om rollen är på plats, hybrid eller på distans, och inte heller anställningsform, omfattning eller lön.
Ansvar och arbetsuppgifter
Rollen är inriktad på att bygga “AI backbone” för produkten och få den produktionsredo för reglerade användningsfall. I annonsen lyfts bland annat:
- Design och implementation av agentiska AI-workflows: flerstegsprocesser som är spårbara, återupptagningsbara och kontrollerade (bortom enstaka LLM-anrop).
- Strukturerade retrieval- och valideringspipelines som kombinerar LLM-resonemang med schema enforcement och regelbaserade kontroller (RAG + kontrollager).
- Deterministiska orkestreringslager (”LangGraph-style workflow control”) där varje steg är explicit, testbart och reviderbart.
- Human-in-the-loop-checkpoints för högrisk- eller lågkonfidensbeslut, inklusive eskaleringsvägar och spårning av godkännanden.
- “Audit-grade” loggning och replaybara beslutsspår: modellversioner, prompts, evidens-ID, tidsstämplar och konfidensnivåer.
- Säkra backendtjänster och API:er som exponerar AI-förmågor på ett säkert och tillförlitligt sätt till produktlagret.
Annonsen betonar att systemen ska vara testbara, förklarbara, säkra, robusta och compliance-ready by design.
Kravprofil: kompetens och erfarenhet
Krav
Qomplio efterfrågar en kandidat med stark praktisk (hands-on) bakgrund och som fortsatt skriver och granskar kod. Kraven i annonsen omfattar:
- Erfarenhet av LLM:er, LLM-orkestrering och RAG-pipelines.
- Erfarenhet av att designa flerstegs AI-workflows eller agent-ramverk.
- Integration, benchmarking och utvärdering av LLM-modeller.
- Backend- eller fullstackutveckling i produktionsmiljöer.
- Loggning, observability, säkerhet och systemtillförlitlighet.
- Att driftsätta AI-system i produktion.
- Arkitekturell förmåga och långsiktig systemdesign.
- Erfarenhet av att leda och skala tekniska team.
- Förståelse för skillnaden mellan probabilistiskt resonemang och deterministisk systemkontroll, inklusive hur arkitektur kan minska hallucinationsrisk.
- Förståelse för varför trust, auditability, security, integrity och reliability är centralt i reglerade domäner.
Meriterande
Följande anges som meriterande i annonsen:
- Erfarenhet av europeiska molnmiljöer, inklusive EU data residency och “sovereignty-aware” infrastruktur.
- Bakgrund inom juridik, compliance, RegTech eller andra reglerade branscher.
- Startup/scale-up-erfarenhet eller grundarbakgrund.
- Erfarenhet av att designa system med tydliga mänskliga godkännandesteg (explicit human approval checkpoints).
- Svenska språkkunskaper.
Annonsen öppnar också för att engagera erfarna oberoende eller frilansande AI-byggare, med fokus på ägarskap och arkitekturellt djup.
Vilken typ av säkerhetsroll är det?
Det här är inte en traditionell säkerhetschef- eller säkerhetsskyddschefsroll, men annonsen placerar tydligt tjänsten i gränslandet mellan AI-arkitektur och compliance/informationssäkerhet/IT-säkerhet för reglerade miljöer. Tonvikten på spårbarhet, auditabilitet, kontrollpunkter och säkra API:er signalerar att rollen berör områden som ofta är centrala för cybersäkerhet och informationssäkerhet i verksamheter med höga krav på efterlevnad.
Att bygga deterministiska orkestreringslager, valideringspipelines samt audit-grade loggning kan även kopplas till praktiska krav i styrning och regelefterlevnad, där dokumentation, spårbarhet och kontroller är avgörande för att kunna visa vad som hänt, varför och på vilka underlag.
Det här bör kandidater lyfta i ansökan
Utifrån annonsens innehåll bör kandidater vara konkreta och visa hur de byggt produktionssatta AI-lösningar som går att granska och lita på. Exempel på sådant att lyfta:
- Arkitekturval för LLM-orkestrering (flerstegsflöden) och hur du gjort stegen explicita, testbara och reviderbara.
- Hur du arbetat med RAG, strukturerad retrieval och validering (t.ex. schema enforcement, regelbaserade kontroller) för att minska fel och hallucinationer.
- Metoder för modellutvärdering: benchmarking, teststrategier och hur du följt upp kvalitet i produktion.
- Upplägg för “human-in-the-loop”: när mänsklig eskalering triggas, hur godkännanden spåras och hur beslutslogik dokumenteras.
- Hur du byggt loggning/observability med replaybara spår (modellversioner, prompts, evidens, tidsstämplar och konfidensnivåer).
- Säkerhets- och tillförlitlighetsarbete i backend/API: autentisering/auktorisation, skydd av dataflöden och robust drift i produktionsmiljö.
- Exempel på tekniskt ledarskap i tidig fas: hur du fattat beslut i osäkerhet, prioriterat och skapat riktning för team och arkitektur.
Eftersom annonsen betonar reglerade domäner kan det även vara relevant att konkretisera erfarenhet av krav på revision, efterlevnad och spårbarhet i miljöer där lag & rätt, interna kontroller och kundkrav styr.
Så söker du tjänsten
Annonsen beskriver att Qomplio engagerar kandidater tidigt och att bolaget är i en kapitalanskaffningsfas, med avsikt att formellt onboarda rollen efter investering. Det framgår inte i annonsen exakt hur ansökan ska skickas in (t.ex. länk, e-post eller kontaktperson), och ingen sista ansökningsdag anges.
Sammanfattningsvis signalerar annonsen ett tydligt kompetensbehov i skärningspunkten mellan AI-engineering och compliance/informationssäkerhet: att göra LLM-baserade system kontrollerade, spårbara och revisionsbara för användning i reglerade miljöer.
