Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und baue die Grundlage für eine KI-native Betriebsumgebung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit globaler Reichweite und remote-first Kultur.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten, umfassende Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hohe Eigenverantwortung und die Möglichkeit, mit einem internationalen Team zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und löse komplexe Herausforderungen in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Produktions-KI-Systemen und starke Software-Engineering-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for an AI Platform Engineer based in Germany.
This role offers the opportunity to design and build the foundation of an AI-native operating environment used across a global organization.
You will create scalable infrastructure that enables intelligent agents to operate reliably, securely, and transparently.
The position combines advanced AI engineering, platform development, governance, and automation to solve complex operational challenges.
You will own the architecture, execution layer, evaluation systems, and tooling required to make AI workflows trustworthy.
Working in a fully remote and highly autonomous environment, you will influence how teams adopt and benefit from AI at scale.
This opportunity is ideal for an engineer who enjoys building foundational systems, solving open-ended problems, and shaping the future of AI-powered work.
Accountabilities
The AI Platform Engineer will be responsible for building and operating the infrastructure that enables reliable, measurable, and governed AI systems across the organization.
- Design, build, and maintain the AI execution platform, including event-triggered workflows, model-agnostic runtimes, durable state management, human review processes, rollback mechanisms, and comprehensive run logging.
- Own the architecture decisions required to bring AI agent systems into production and ensure the platform operates reliably at scale.
- Develop the evaluation layer that determines whether AI systems are safe, accurate, and ready for production use.
- Create golden test suites, behavioral evaluations, safety checks, and CI gates that prevent unreliable AI capabilities from being deployed.
- Build and manage a portfolio of AI agents supporting business workflows such as reporting, drafting, analysis, triage, and knowledge management.
- Develop meta-level systems that monitor agent performance, identify improvements, and continuously enhance the platform.
- Implement governance mechanisms directly into the platform, including risk tiers, least-privilege permissions, tool access controls, audit logging, and human approval workflows.
- Ensure high-risk AI actions are technically restricted through system design rather than relying only on policies or prompts.
- Design responsible communication systems that optimize notifications, minimize interruptions, and increase user trust and adoption.
- Build platform tooling, including validators, compilers, context distribution systems, and integrations across repositories and collaboration environments.
- Create data pipelines and reporting systems that measure AI adoption, operational impact, maturity levels, and return on investment.
- Instrument AI workflows to track usage, efficiency gains, costs, and measurable business value.
Requirements
The ideal candidate is an experienced AI platform engineer with a strong background in production-grade AI systems, infrastructure ownership, and reliable software engineering practices.
- Proven experience building and deploying production LLM agent systems used by real users, beyond prototypes or demonstrations.
- Strong understanding of AI evaluation methodologies, including golden datasets, behavioral assertions, judge criteria, safety testing, and automated quality gates.
- Experience designing and implementing reliable AI workflows where correctness, traceability, and governance are critical.
- Deep API integration experience with business systems and experience creating MCP servers.
- Strong infrastructure engineering skills using Python, cloud platforms such as GCP, cloud data warehouses, and infrastructure-as-code tools.
- Ability to independently design, deploy, monitor, troubleshoot, and improve production systems end to end.
- Experience with LLM observability, tracing, cost tracking, and transforming AI execution data into actionable insights.
- Strong understanding of security principles, access controls, permissions management, and system-level risk prevention.
- Experience building internal platforms, developer tools, or automation systems that achieved strong adoption among non-engineering teams.
- Strong product mindset and ability to design AI experiences that respect user attention and build trust.
- Experience working with agentic development tools and the ability to explain workflows, permissions, approval points, logging strategies, and lessons learned from failures.
- Public contributions such as open-source AI frameworks, MCP servers, evaluation tools, or technical writing in AI reliability are considered a strong advantage.
Benefits
- Fully remote opportunity with the flexibility to work from anywhere in the world.
- Remote-first culture with coworking support through a We Work membership or coworking allowance.
- Employee equity ownership program.
- Technology allowance to create an ideal home office setup with equipment of your choice.
- Comprehensive health benefits, including full employee health insurance coverage and dependent coverage support.
- Annual company off-site gatherings focused on collaboration, connection, and team building.
- Flexible and asynchronous work environment built on trust and autonomy.
- Annual professional development budget for courses, books, conferences, and learning opportunities.
- Opportunity to work with a globally distributed team across multiple countries and cultures.
- Chance to contribute to open-source-driven products used by a large developer community.
- High-impact role with significant ownership over AI infrastructure strategy and execution.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
AI Platform Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Platform Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Jobgether anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Platform Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Jobgether vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Platform Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Jobgether klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.