Applied AI Engineer (all genders)

Wir bauen die nächste Generation von KI-nativen Ingenieuren auf, die KI als einen zentralen Bestandteil ihrer Arbeit nutzen, nicht als Zusatz. Als AI Engineer (Software) entwerfen, bauen und liefern Sie produktionsreife Software über den gesamten Stack hinweg, wobei Sie KI-unterstützende Werkzeuge als Standardpraxis in Ihrem täglichen Arbeitsablauf verwenden. Sie arbeiten an realen Kundenprojekten in verschiedenen Branchen und entwickeln produktionsreife Software, die mit agentischen KI-Systemen verbunden ist – dabei verstehen Sie, wie Ihre Full-Stack-Arbeit mit der Agentenarchitektur, LLM-APIs und Unternehmens-KI-Pipelines integriert wird.

Dies ist keine Einstiegsposition: Es handelt sich um eine zentrale Ingenieursfunktion 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 bieten kann: Breite über jede Branche, jeden Unternehmens-Technologiestack und jede Ebene organisatorischer Komplexität – kombiniert mit Zugang zu Vendor Fellowship innerhalb der Ingenieurteams von Anthropic, OpenAI, Microsoft und Google, strukturierten KI-Zertifizierungspfaden und einem klaren Entwicklungspfad hin zu agentischem und vorwärtsdeployed Engineering.

Hauptverantwortlichkeiten

• Verwenden Sie täglich KI-Coding-Assistenten als Standardteil der Lieferung, aktiv, häufig und mit nachweisbarem Einfluss auf Produktivität und Output-Qualität;
• Integrieren Sie LLM-APIs in Anwendungen in der Produktion: Aufrufen von KI-Anbieter-APIs in Live-Code, Verwalten von Token-Limits und Latenz sowie Erstellen von anfänglichen Abstraktionsschichten;
• Wenden Sie KI über den gesamten Software-Lieferzyklus an: KI-generierte Tests, KI-unterstütztes Debugging, KI-beschleunigte Code-Überprüfung und Prompt-Engineering für Entwicklungsaufgaben;
• Übernehmen Sie die Qualität der KI-generierten Ausgaben in Ihrem Lieferbereich, üben Sie Ingenieururteile über Zuverlässigkeit, Einschränkungen und Fehlermodi aus; wissen Sie, wann KI-Ausgaben produktionsbereit sind und wann nicht;
• Definieren und verfolgen Sie KPIs zur Bewertung der Effektivität und des ROI von KI-unterstützten Workflows; präsentieren Sie KI-Produktivitäts- und Qualitätsmetriken an Projektbeteiligte;
• Übernehmen Sie die Lieferung von Anfang bis Ende – vom Design bis zur Produktionsunterstützung – in agilen Sprintzyklen zusammen mit den Ingenieurteams des Kunden;
• Tragen Sie zu gemeinsamen Wissensdatenbanken, wiederverwendbaren Komponenten und internen KI-Werkzeugstandards bei, die dem breiteren Team zugutekommen;
• Bauen und integrieren Sie die Anwendungsschichten, APIs und Schnittstellen, die vollständige Systeme mit agentischen Backends verbinden – verstehen Sie Datenflüsse, Kontextübergaben und Integrationspunkte zwischen Ihrem Code und KI-Pipelines.

Qualifikationen

• Abschluss in Informatik, Computertechnik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich;
• 2+ Jahre kommerzielle Erfahrung in der 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 Ingenieursarbeit – 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 in Produktionscode mit Verständnis für Token-Management, Latenz und Kosten-Nutzen-Abwägungen;
• 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 Full-Stack-Anwendungen mit agentenbasierter Architektur verbunden sind; Produktionserfahrung bevorzugt, konzeptionelles Verständnis erforderlich.

Leistungen und Vergütung

Neben spannenden Projekten bieten wir ein attraktives Vergütungspaket, flexible Arbeitszeiten, ein modernes Arbeitsumfeld und viele zusätzliche Vorteile.

• Attraktives Vergütungspaket
• Flexible Arbeitszeiten
• Modernes Arbeitsumfeld
• Viele zusätzliche Vorteile
• Gelegenheit zur Erhöhung des Jahreseinkommens basierend auf der Leistung
• Jahresbruttogehalt beginnt bei 45.000 €, abhängig von Ihren Qualifikationen und Erfahrungen.