Forward Deployed Engineer - Enterprise AI Transformation - Berlin - 150k

Wir suchen einen Forward Deployed AI Engineer, der an der Schnittstelle von KI-Engineering, Beratung und Unternehmensumwandlung arbeitet. Dies ist keine Rolle, in der Sie hinter einem Backlog sitzen und isolierte Funktionen entwickeln. Sie arbeiten direkt mit leitenden Stakeholdern und Client-Teams zusammen, um wertvolle KI-Möglichkeiten zu identifizieren, mehrdeutige Geschäftsprobleme in technische Lösungen umzuwandeln und diese Lösungen vom ersten Konzept bis zur Produktion zu bringen.

Die Arbeit findet an der Spitze der Unternehmens-KI-Transformation statt: komplexe Organisationen, reale betriebliche Probleme und hohe Anforderungen sowohl an die technische Tiefe als auch an die kommerzielle Wirkung.

Was Sie tun werden:

• Eng mit Client-Teams zusammenarbeiten und die Verantwortung für KI-Initiativen von Anfang bis Ende übernehmen.
• Wertvolle KI-Anwendungsfälle mit Geschäfts- und technischen Stakeholdern identifizieren und gestalten.
• Mehrdeutige betriebliche Probleme in klare technische Anforderungen und skalierbare Lösungsarchitekturen übersetzen.
• Produktionsreife KI-Anwendungen entwerfen und erstellen, einschließlich LLM-gesteuerter Systeme, RAG-Pipelines und agentischer Workflows.
• KI-Copiloten, Automatisierungen und intelligente Workflows entwickeln, die reale Geschäftsprobleme lösen.
• Wichtige architektonische Entscheidungen zu Modellen, Abruf, Orchestrierung, Infrastruktur, Sicherheit, Skalierbarkeit und Kosten treffen und verteidigen.
• KI-Systeme in bestehende Unternehmensanwendungen, Datenplattformen und Workflows integrieren.
• Praktisch mit Python, APIs, Cloud-Infrastruktur und modernen KI-Tools arbeiten.
• Mit leitenden Stakeholdern des Kunden zusammenarbeiten und gleichzeitig eng an der technischen Umsetzung bleiben.
• Wiederkehrende Herausforderungen der Kunden identifizieren und helfen, maßgeschneiderte Lösungen in skalierbare Fähigkeiten umzuwandeln.

Was wir suchen:

• Eine starke Grundlage in Software-Engineering, KI/ML-Engineering oder Datenengineering mit starken Python-Kenntnissen.
• Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von KI- oder ML-Systemen in realen Umgebungen.
• Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG, Abrufsystemen, agentischen Workflows oder KI-Anwendungen.
• Erfahrung im Entwurf von Systemen rund um APIs, Datenpipelines, Unternehmensanwendungen und Cloud-Infrastruktur.
• Die Fähigkeit, architektonische Entscheidungen zu durchdenken und die damit verbundenen Kompromisse klar zu erklären.
• Erfahrung in der Umsetzung technischer Lösungen von den ersten Anforderungen bis zur Bereitstellung und Iteration.
• Frühere Beratungs- oder kundenorientierte Erfahrung.
• Das Selbstbewusstsein, technische Gespräche sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Stakeholdern zu führen.

Schön zu haben:

• Erfahrung in einem KI-nativen Unternehmen.
• Stärkere Grundlagen in ML, Datenwissenschaft oder prädiktiver Modellierung sowie Erfahrung mit GenAI.
• Erfahrung in digitaler Strategie, Transformation oder Technologieberatung.
• Einblick in Transaktionsberatung, Private Equity oder Wertschöpfungsumgebungen.
• Erfahrung in schnelllebigen Startups, Scale-ups oder Beratungsumgebungen.

Sie werden wahrscheinlich hier gedeihen, wenn Sie...

• Es vorziehen, funktionierende Systeme zu liefern, anstatt Präsentationen zu erstellen.
• Die Verantwortung für Probleme übernehmen, ohne eine perfekte Spezifikation zu erhalten.
• Von einem Kundengespräch zu einer Systemarchitektur wechseln können, ohne den Faden zu verlieren.
• Wert auf den Aufbau von Lösungen legen, die tatsächlich angenommen werden und messbare Auswirkungen haben.
• Mit hoher Autonomie, Verantwortung und Sichtbarkeit arbeiten möchten.

Warum diese Rolle?

Dies ist eine Gelegenheit, an KI zu arbeiten, wo die Probleme unordentlich sind, die Einsätze real sind und die Antwort nicht bereits definiert ist. Sie haben die Möglichkeit, tiefgreifende technische Arbeit mit direkter Kundeninteraktion zu kombinieren, eng mit Entscheidungsträgern zusammenzuarbeiten und gleichzeitig praktisch genug zu sein, um die Lösungen selbst zu gestalten und zu bauen. Wenn Sie ein Ingenieur sind, der über das bloße Erstellen von Funktionen hinausgehen möchte - und stattdessen helfen möchte, zu definieren, was gebaut werden sollte, warum es wichtig ist und wie es in großem Maßstab bereitgestellt wird - könnte dies ein besonders starker nächster Schritt sein.