Staff AI Engineer

Anforderungen:

• 7+ Jahre professionelle Softwareentwicklung mit einer nachweislichen Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Wartung von Produktions-(AI)-Systemen von unklaren Problemen bis hin zu einem zuverlässigen Produkt.
• Nachgewiesene technische Führung: Standards setzen, Architektur im Team gestalten und andere Ingenieure entwickeln.
• Erfahrung im Schreiben von sauberem, produktionsreifem Python in verteilten Systemen, REST-APIs und Datenintegrationsschichten; sicher im Aufbau funktionaler interner Schnittstellen in React/TypeScript.
• Nachweisliche Erfahrung im Aufbau robuster interner Software mit einem pragmatischen Ansatz für AI: Anwendung, wenn es die richtige Antwort ist, und einfache Ingenieurarbeit, wenn nicht.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Verantwortung für die Produktionsqualität von Ende zu Ende: Tests, Fehlerbehandlung, Beobachtbarkeit und Dokumentation; behandelt AI-generierten Code als unzuverlässige Eingabe, die vor dem Versand gehärtet werden muss.
• Erfahren in der Anwendung von Sicherheitsmustern für Unternehmen als Standard: SSO, OAuth, RBAC, Geheimnisverwaltung, Datenklassifizierung und GDPR – nicht als nachträgliche Gedanken.
• Nachweisliche Erfahrung im Entwerfen und Bauen agentischer Systeme in der Produktion: Toolaufrufe, Orchestrierung, Unteragenten, Gedächtnis und Mensch-in-der-Schleife, unter Verwendung von LLM-APIs (Claude, OpenAI), Agentenframeworks (LangGraph, CrewAI oder ähnlich) und MCP; sicher im Treffen von Modellwahl-Abwägungen hinsichtlich Kosten, Latenz und Qualität.
• Nachweisliche Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von RAG-Pipelines: Abrufarchitektur, Vektorspeicher, Einbettungen und Verankerung von LLM-Ausgaben in internen Wissensquellen.
• Erfahren im Bereitstellen und Betreiben von Produktionsdiensten in der Cloud (AWS bevorzugt): Docker, serverlos und CI/CD.

Was die Stelle beinhaltet:

Personio befindet sich auf dem Weg, ein AI-first Unternehmen zu werden, das neu gestaltet, wie jede Abteilung arbeitet, und das interne AI-Team führt diese Transformation von innen heraus. Das interne AI-Team arbeitet als Produktteam für die eigenen Operationen von Personio: direkt in Geschäftsprozesse eingebettet, die Agenten, Tools und Automatisierungen bauen, die Veränderungen realisieren, und für Ergebnisse verantwortlich bleiben. Im Kern dieser Mission steht das interne AI-Betriebssystem von Personio: die Schicht von Agenten, Automatisierungen und Tools, auf denen jede Funktion läuft. Der Staff AI Engineer ist der technische Anker dieser Mission. Sie übernehmen die komplexesten, unklaren Probleme auf der Roadmap – die ohne ein klares Handbuch – und setzen den technischen Standard, an dem sich der Rest des Teams orientiert. Sie arbeiten über den gesamten Umfang des internen AI-Teams hinweg, nicht nur innerhalb eines einzelnen Bereichs, und Ihr Einfluss reicht darüber hinaus: Sie gestalten, wie AI-Engineering bei Personio durchgeführt wird, tragen zur Richtung der gemeinsamen Plattform und Infrastruktur bei und fördern die Ingenieure um Sie herum. Diese Rolle vereint tiefgehende Softwareentwicklung, angewandte AI und technische Führung.

Herausforderungen:

• Besitzen Sie die komplexesten, unklaren internen Produkte und Tools von Anfang bis Ende – die, die definieren, was für das Team und die Organisation möglich ist.
• Treffen Sie die Architekturentscheidungen, bei denen die Einsätze am höchsten sind: navigieren Sie durch Unklarheiten, managen Sie Risiken und setzen Sie eine Richtung, auf der andere aufbauen können.
• Setzen Sie den Maßstab dafür, wie produktionsreife interne Tools, Automatisierungen und AI bei Personio aussehen: vom Systemdesign bis zur Bereitstellung.
• Definieren und pflegen Sie, was „fertig“ für interne Produkte bei Personio bedeutet – Authentifizierung, Fehlerbehandlung, Überwachung, Rollback, Dokumentation – und halten Sie das Team an diesem Maßstab fest.
• Besitzen Sie kritische Systeme über ihren gesamten Lebenszyklus; stellen Sie Qualität, Zuverlässigkeit und Kontinuität sicher, auch wenn sich das Team und die Technologie weiterentwickeln.
• Arbeiten Sie eng mit dem AI-Plattformteam zusammen, um die Richtung der gemeinsamen Infrastruktur zu gestalten: bringen Sie Produktionserfahrungen zurück in die Plattform, heben Sie Anforderungen aus den schwierigsten Anwendungsfällen hervor und helfen Sie dabei, zu definieren, was die Plattform benötigt, um zu ermöglichen.
• Stellen Sie sicher, dass die Muster und Standards, die Sie für Ihre eigene Arbeit festlegen, in den Fähigkeiten der gemeinsamen Plattform widergespiegelt werden.

Technische Führung:

• Setzen Sie die technische Richtung für das interne AI-Engineering-Team: definieren Sie Standards, überprüfen Sie Architekturentscheidungen und erhöhen Sie die Qualität dessen, was im Team ausgeliefert wird.
• Entwickeln Sie aktiv andere Ingenieure – durch Code-Reviews, Pairing, Design-Feedback und helfen Sie ihnen, das Urteilsvermögen zu entwickeln, um unabhängig bei höherer Komplexität zu arbeiten.
• Vertreten Sie die technische Perspektive des internen AI-Teams in funktionsübergreifenden Diskussionen und bringen Sie Klarheit darüber, was AI kann und was nicht, und wie technische Einschränkungen die Entscheidungen auf der Roadmap beeinflussen sollten.