AI Native Software Engineering (Junior)

Wir bauen die nächste Generation von AI-nativen Ingenieuren auf, die KI als einen zentralen Bestandteil ihrer Arbeit nutzen. Als AI Engineer (Software) entwerfen, bauen und liefern Sie produktionsreife Software über den gesamten Stack hinweg, wobei Sie KI-unterstützende Werkzeuge als Standardpraxis verwenden. Sie arbeiten an realen Kundenprogrammen in verschiedenen Branchen und entwickeln Software, die mit agentischen KI-Systemen verbunden ist. Dies ist keine Übergangsrolle: Es handelt sich um eine zentrale Ingenieurfunktion im gefragtesten Bereich des Marktes, mit einem direkten Weg zum Forward Deployed Engineer-Programm für diejenigen, die agentische Tiefe entwickeln.

Wir bieten, was kein einzelnes Produktunternehmen kann: Breite über jede Branche, jeden Unternehmens-Technologiestack und jedes Niveau organisatorischer Komplexität — kombiniert mit Zugang zu Vendor Fellowship innerhalb der Engineering-Teams von Anthropic, OpenAI, Microsoft und Google, strukturierten AI-Zertifizierungspfaden und einem klaren Entwicklungspfad in Richtung agentischer und vorwärtsdeployed Ingenieurarbeit.

• Verwendung von KI-Coding-Assistenten täglich als Standardteil der Lieferung, aktiv und häufig, mit nachweisbarem Einfluss auf Produktivität und Output-Qualität.
• Integration von LLM-APIs in Produktionsanwendungen: Aufruf von KI-Anbieter-APIs im Live-Code, Verwaltung von Token-Limits und Latenz sowie Aufbau erster Abstraktionsschichten.
• Anwendung von KI über den gesamten Software-Lieferzyklus: KI-generierte Tests, KI-unterstütztes Debugging, KI-beschleunigte Code-Überprüfung und Prompt-Engineering für Entwicklungsaufgaben.
• Verantwortung für die Qualität der KI-generierten Ausgaben in Ihrem Lieferbereich; Beurteilung der Zuverlässigkeit, Einschränkungen und Fehlerarten; Wissen, wann KI-Ausgaben produktionsbereit sind und wann nicht.
• Definition und Verfolgung von KPIs zur Bewertung der Effektivität und des ROI von KI-unterstützten Workflows; Präsentation von KI-Produktivitäts- und Qualitätsmetriken an Projektbeteiligte.
• End-to-End-Lieferung — vom Design bis zur Produktionsunterstützung — in agilen Sprintzyklen zusammen mit den Ingenieurteams des Kunden.
• Beitrag zu gemeinsamen Wissensdatenbanken, wiederverwendbaren Komponenten und internen KI-Werkzeugstandards, die dem breiteren Team zugutekommen.
• Aufbau und Integration der Anwendungsschichten, APIs und Schnittstellen, die vollständige Systeme mit agentischen Backends verbinden — Verständnis von Datenflüssen, Kontextübergaben und Integrationspunkten zwischen Ihrem Code und KI-Pipelines.

• Abschluss in Informatik, Computertechnik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich.
• Erfahrung in der kommerziellen Softwareentwicklung in Produktionsumgebungen (oder gleichwertig, nachgewiesen durch akademische Projekte, Praktika oder veröffentlichte persönliche Projekte).
• Beherrschung von mindestens einer primären Backend-Sprache: Python, Java oder TypeScript.
• Nachgewiesene praktische Erfahrung mit der aktiven Nutzung von KI-Tools in der täglichen Ingenieurarbeit — mit praktischen Beispielen, wie KI verwendet wurde, um reale Probleme zu lösen, Ergebnisse zu iterieren und die Lieferung zu verbessern; einschließlich direkter Erfahrung mit dem Aufruf von LLM-APIs im Produktionscode mit Verständnis für Token-Management, Latenz und Kostenabwägungen.
• Grundlegendes Verständnis von Webtechnologien, einschließlich JavaScript, HTML und CSS.
• Vertrautheit mit Cloud-Grundlagen (AWS, Azure oder GCP), Containern (Docker) und CI/CD-Pipelines.
• Verständnis der Grundlagen der agilen Lieferung.
• Erfahrung mit Datenbanken — SQL oder NoSQL.
• Fähigkeit zur Validierung, Bewertung und Verbesserung von KI-generierten Ausgaben; Verständnis der Einschränkungen von KI und verantwortungsbewusster Nutzung.
• Vertrautheit mit Konzepten agentischer Systeme — Bewusstsein für Orchestrierungsframeworks (LangChain, LangGraph oder gleichwertig), RAG-Pipelines und wie vollständige Anwendungen mit agentenbasierter Architektur verbunden sind; Produktionserfahrung bevorzugt, konzeptionelles Verständnis erforderlich.

Erklärung zur Chancengleichheit am Arbeitsplatz: Wir sind der Meinung, dass niemand aufgrund seiner Andersartigkeit diskriminiert werden sollte. Alle Einstellungsentscheidungen werden unabhängig von Alter, Rasse, Glaubensbekenntnis, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Abstammung, Behinderung, Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, genetischen Informationen, Familienstand, Staatsbürgerschaft oder anderen gesetzlich geschützten Kriterien getroffen. Unsere große Vielfalt macht uns innovativer, wettbewerbsfähiger und kreativer und hilft uns, unsere Kunden und unsere Gemeinschaften besser zu betreuen.