Forward Deployed AI Engineer in München

Ein Forward Deployed AI Engineer ist ein Produktionstechniker, der direkt in einem Unternehmen des Kunden arbeitet, Schulter an Schulter mit deren Teams, um komplexe KI-Plattformen in realen, chaotischen organisatorischen Umgebungen zum Laufen zu bringen. Sie sind verantwortlich für Ergebnisse: Zeit bis zum Wert, Akzeptanz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Nicht für Liefermeilensteine. Die Marktforschung beginnt zu verstehen, was führende Technologieunternehmen demonstriert haben: KI-Produkte scheitern nicht, weil die Modelle schwach sind, sondern weil die Bereitstellung fehlerhaft ist.

Die Lücke zwischen einem erfolgreichen KI-Pilotprojekt und einer KI-Fähigkeit, die skaliert, wird von Ingenieuren überbrückt, die die Plattformfähigkeiten in messbaren Geschäftswert innerhalb einer realen Unternehmensumgebung übersetzen können. Das ist diese Rolle. Forward Deployed AI Engineers bilden das Rückgrat unserer Reinvention Deployment Engineering Pods. Wir bauen die größte FDE-Fähigkeit in der Dienstleistungsbranche auf. Die Ingenieure, die zu diesem Zeitpunkt beitreten, werden definieren, wie die Rolle im großen Maßstab aussieht und Zugang zu den schwierigsten KI-Problemen im Unternehmen über alle Branchen hinweg haben.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Direkt mit den Ingenieur- und Geschäftsteams des Kunden zusammenarbeiten, um KI-Plattformen — Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google, Salesforce, SAP oder Palantir — in Unternehmensumgebungen bereitzustellen, zu skalieren und zu operationalisieren.
• Verantwortung für Produktionsergebnisse von Anfang bis Ende: Zeit bis zum Wert, Zuverlässigkeit, Akzeptanzgeschwindigkeit und Skalierbarkeit, mit geschäftlichen Kennzahlen verbunden — nicht nur Liefermeilensteinen.
• Von einem unklaren Geschäftsproblem zu einem funktionierenden Produktionssystem durch schnelle Experimente übergehen: Tage bis zum Prototyp, Wochen bis zur produktionsbereiten Lösung.
• KI-Architekturen über den gesamten Unternehmensstapel entwerfen und steuern: Identität, Daten, Sicherheit, Governance, Plattformebene und Workflow-Integration.
• Technische Architektur in geschäftliche Auswirkungen für CTO, CFO und CISO des Kunden übersetzen; Anwendungsfall-Roadmaps, ROI-Backlogs und KI-Akzeptanzstrategien gestalten.
• Wiederverwendbare Muster, Playbooks und Beschleuniger erstellen, die das Kunden-Team nach Ihrem Weggang selbstständig nutzen kann.
• Design-Workshops, Machbarkeitsstudien, Architektur-Durchgänge und Code-Sessions mit den Ingenieur- und Führungsteams des Kunden leiten.
• Muster und Erkenntnisse aus der Lieferung kodifizieren, die über Engagements hinweg skalieren und zum Wachstum der FDE-Praxis beitragen.

Erforderliche Qualifikationen:

• 3-5 Jahre Ingenieurerfahrung mit cloud-nativen Systemen (APIs, Microservices, Containerisierung, serverlos).
• Mindestens 1 Jahr tiefgehende Expertise im Entwerfen und Bereitstellen agentischer Lösungen (Agenten, Orchestrierung, Kontextengineering, RAG, Workflows) in Produktionsumgebungen.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit KI-Plattformen — OpenAI, Claude, Vertex AI, sowie Open-Source-Modelle — einschließlich des Aufbaus von Abstraktionsschichten zur Verwaltung von Multi-Provider-Pipelines.
• Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung in der Produktion, CI/CD, Infrastruktur als Code (Terraform, Helm), Überwachung und Debugging.
• Nachgewiesene Verantwortung für die End-to-End-Lieferung in einer kundenintegrierten Umgebung; interne Projekte, Anbieterlabore oder teaminterne Bereitstellungen qualifizieren sich nicht.
• Nachgewiesene Fähigkeit, den Geschäftswert zu artikulieren: kann die Auswirkungen von Bereitstellungen in Begriffen quantifizieren, die ein CFO erkennen und darauf reagieren würde.
• Erfahrung in der Präsentation vor und im Aufbau von Vertrauen mit hochrangigen Stakeholdern des Kunden, auf CTO-, CFO- oder CISO-Ebene.
• Nicht-lineare Profile werden erwartet und sind willkommen; die Bewertung basiert auf nachgewiesener Bereitstellungserfahrung und Ergebnisverantwortung, nicht auf dem Musterabgleich des Lebenslaufs.