Artificial Intelligence Engineer

Wir erweitern das Corporate Innovation Team von Duferco: ein schnelllebiges Ingenieurteam, das in einer Start-up-ähnlichen Umgebung arbeitet, unterstützt von der Stabilität und dem Umfang einer global diversifizierten Gruppe. Sie werden an einer Vielzahl von Projekten in Bereichen wie Energie, Handel, Logistik, Stahl, Versicherung, Sport und anderen Sektoren arbeiten — nicht als externer Berater, sondern als Teil der Gruppe selbst, mit dem Eigentum und der Kontinuität eines internen Produkt- und Ingenieurteams.

Sie werden KI-fähige Produkte, Agenten, Automatisierungssysteme, Evaluierungspipelines und Backend-Infrastrukturen entwickeln, die betriebliche Engpässe beseitigen, die Entscheidungsfindung verbessern und Hebelwirkungen im gesamten Unternehmen schaffen. Dies ist eine großartige Rolle für einen Ingenieur, der begeistert ist, moderne KI-Systeme auf reale Geschäftsprobleme anzuwenden, Wert auf zuverlässige Produkte legt und schnell zusammen mit erfahrenen Teamkollegen wachsen möchte.

Über das Team

Wir sitzen nah an realen Geschäftsproblemen und haben die Freiheit, schnell Prototypen zu erstellen und zu versenden. KI ist bereits Teil unseres täglichen Arbeitsablaufs, und wir erwarten, dass sich diese Rolle weiter ausdehnt. Wir legen Wert darauf, Dinge gut zu bauen, Systeme zu versenden, die Hebelwirkungen erzeugen, und mit Menschen zu arbeiten, die das Team besser machen. Wir schätzen Ingenieure, die Freude an Eigenverantwortung, schneller Iteration, pragmatischer Problemlösung und KI-unterstützter Entwicklung haben.

Was Sie tun werden

• Entwerfen und bauen Sie KI-gesteuerte Systeme, die die Organisation schneller und intelligenter machen: LLM-gesteuerte Anwendungen, Agenten, Assistenten und Automatisierungsworkflows.
• Entwicklung von Retrieval-augmented Generation-Systemen, internen Wissenswerkzeugen und Dokumentenintelligenz-Pipelines.
• Evaluierung, Überwachung und Feedbackschleifen für KI-Systeme in der Produktion.
• Backend-Dienste und APIs, die KI-Funktionen mit realen Geschäftsabläufen verbinden.
• Integrationen über interne und Drittanbietersysteme hinweg, oft wo der schwierige Teil darin besteht, das Fachgebiet zu verstehen, nicht das Modell.
• Datenpipelines und Werkzeuge, die Experimente, Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung unterstützen.
• Ingenieurwerkzeuge, die verbessern, wie wir KI-fähige Produkte entwickeln, testen und versenden.

Sie werden mit erfahreneren Ingenieuren und Fachexperten zusammenarbeiten, um Geschäftsprobleme zu verstehen, pragmatische KI-Lösungen zu entwerfen und Systeme im Laufe der Zeit zu bauen, zu testen, zu versenden, zu bewerten und zu verbessern. Sie werden nicht nur in Notizbüchern experimentieren. Sie werden ermutigt, das Fachgebiet zu verstehen, schwierige Fragen zu stellen, Verbesserungen vorzuschlagen und zunehmend Verantwortung für Produktionssysteme zu übernehmen.

Was wir bieten

• Eine Rolle mit echtem Eigentum, Unterstützung und Raum zum Wachsen.
• Einblick in eine breite Palette technischer und geschäftlicher Probleme.
• Die Möglichkeit, praktische KI-Systeme zu entwickeln, die innerhalb einer diversifizierten internationalen Gruppe verwendet werden.
• Moderne KI-unterstützte Ingenieurwerkzeuge und Zeit, um neue Technologien und Ansätze zu erkunden.
• Eine schnelllebige, kollaborative Umgebung mit talentierten und ehrgeizigen Menschen.
• Wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen.
• Flexible Arbeitszeiten und ein Remote-First-Setup, mit hybriden Optionen, wo anwendbar.

Sie passen wahrscheinlich gut, wenn

• Sie LLM-gesteuerte Anwendungen, Agenten, RAG-Systeme, Automatisierungstools oder ähnliche KI-fähige Produkte entwickelt oder dazu beigetragen haben.
• Sie sich mit APIs, Datenbanken, Backend-Diensten und moderner cloudbasierter Infrastruktur wohlfühlen.
• Sie verstehen, dass der Aufbau nützlicher KI-Systeme nicht nur darum geht, Modelle zu steuern, sondern auch um Produktdenken, Daten, Evaluierung, Zuverlässigkeit und Integration.
• Sie ein chaotisches Geschäftsproblem in eine praktische technische Lösung umwandeln können.
• Sie pragmatische Abwägungen zwischen Geschwindigkeit, Qualität, Kosten, Latenz und Wartbarkeit treffen und erklären können, warum.
• Sie neugierig sind, wie Modelle in realen Arbeitsabläufen funktionieren, und Wert darauf legen, zu messen, ob das System tatsächlich funktioniert.
• Sie täglich KI-Coding-Tools verwenden — Claude Code, Codex, Cursor oder ähnliche — und Meinungen darüber haben, wo sie helfen und wo nicht.
• Sie gerne nah am Geschäft arbeiten und sich die Zeit nehmen, einen Prozess zu verstehen, bevor Sie ihn modellieren oder automatisieren.

Erfahrung mit LLM-APIs, Open-Source-Modellen, Vektordatenbanken, Embeddings, Evaluierungsrahmen, Agentenrahmen, MCP-Servern, Data Warehouses wie Redshift, Postgres, FastAPI oder AWS-basierten Diensten ist ein großer Vorteil. Sie benötigen jedoch keine Erfahrung mit jeder Technologie, die wir verwenden. Starke Ingenieursfähigkeiten, Anpassungsfähigkeit, Produkturteil und Lernbereitschaft sind viel wichtiger.

Wenn sich das für Sie richtig anfühlt, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.