Forward Deployed AI Engineer in Böblingen

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, sondern für Ergebnisse.

Die Marktentwicklung zeigt, dass KI-Produkte nicht aufgrund schwacher Modelle scheitern, 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 in der Branche haben.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Direktes Einbetten in die Ingenieur- und Geschäftsteams des Kunden zur Bereitstellung, Skalierung und Operationalisierung von KI-Plattformen — Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google, Salesforce, SAP oder Palantir — in Unternehmensumgebungen.
• Verantwortung für Produktionsergebnisse von Anfang bis Ende: Zeit bis zum Wert, Zuverlässigkeit, Akzeptanzgeschwindigkeit und Skalierbarkeit, mit geschäftlichen Kennzahlen — nicht nur Liefermeilensteinen.
• Von einem unklaren Geschäftsproblem zu einem funktionierenden Produktionssystem durch schnelle Experimente übergehen: Tage für Prototypen, Wochen bis zur produktionsbereiten Lösung.
• Entwurf und Governance von KI-Architekturen über den gesamten Unternehmensstapel: Identität, Daten, Sicherheit, Governance, Plattformebene und Workflow-Integration.
• Technische Architektur in Geschäftsauswirkungen für CTO, CFO und CISO des Kunden übersetzen; Nutzung von Fall-Roadmaps, ROI-Backlogs und KI-Akzeptanzstrategien gestalten.
• Erstellen von wiederverwendbaren Mustern, Playbooks und Beschleunigern, die der Kunde nach Ihrem Weggang besitzt — damit das Team des Kunden es ohne Sie betreiben kann.
• Leitung von Design-Workshops, Machbarkeitsstudien, Architektur-Durchgängen und Code-Sessions mit Ingenieur- und Führungsteams des Kunden.
• Muster und Erkenntnisse aus der Lieferung kodifizieren, die über Engagements hinweg skalieren und zum Wachstum der FDE-Praxis beitragen.

Qualifikationen:

• 3-5 Jahre Erfahrung in der Ingenieurarbeit mit cloud-nativen Systemen (APIs, Microservices, Containerisierung, serverlos).
• Mindestens 1 Jahr tiefgehende Expertise in der Gestaltung und Bereitstellung 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 dem Aufbau von Vertrauen mit hochrangigen Stakeholdern des Kunden, auf CTO-, CFO- oder CISO-Ebene.
• Nicht-lineare Profile sind erwünscht; die Bewertung basiert auf nachgewiesener Bereitstellungserfahrung und Ergebnisverantwortung, nicht auf Lebenslauf-Musterabgleich.