Senior / Expert AgetnicAI Engineer at AI CoE (f/m/d)

Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Wir sind Entwickler, die über 20 Branchen und 80 % des globalen Handels berühren, und wir benötigen Ihre einzigartigen Talente, um zu gestalten, was als Nächstes kommt. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.

Was Sie tun werden:

Wir suchen einen Senior / Expert (agentic) AI Engineer, der die KI-Entwicklung vorantreiben und unsere Engineering-Scrum-Teams als technischer Code- und Architekturverantwortlicher leiten kann. Der Kandidat wird umfassende Fähigkeiten in Data Science, Data Engineering und Software Engineering mit einem unternehmerischen Geist haben, um unserem vielfältigen Team beizutreten und an Innovationsprojekten zu arbeiten.

Rolle:

In dieser Rolle treiben Sie den gesamten Entwicklungslebenszyklus eines (agentic) KI-Dienstes von PoC bis zur Produktisierung und Produktionsbetrieb. Dies erfordert Fähigkeiten und Wissen im gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus. Sie sind sehr erfahren in allgemeinen Best Practices der Softwareentwicklung und der Entwicklung von Unternehmenscode, die im Bereich agentic AI angewendet werden. Konkret bedeutet dies, dass Sie neben profundem genAI-Modellierungswissen, Prompt Engineering und professioneller Entwicklung von Data Engineering-Pipelines auch Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Mikrodiensten über professionelle CI/CD-Setups haben. Um die Probleme und Herausforderungen unserer Stakeholder vollständig zu verstehen, ist auch ein solides Geschäftswissen erforderlich. Als Entwicklungsleiter können Sie ein Scrum-Team durch komplexe Aufgaben mit engen Fristen motivieren und leiten.

Verantwortlichkeiten / Kernaufgaben:

• Leiten Sie die Entwicklung agentic AI-Dienste von PoC bis Produktion.
• Einrichten und Entwickeln neuer Big Data-Pipelines, um Daten-ETL-Arbeitslasten für verschiedene KI-Dienste zu produktisieren.
• Entwickeln Sie agentic AI-Flows, die Geschäftsprozesse digitalisieren, indem Sie Code und Prompts schreiben.
• Feinabstimmung von LLMs unter Verwendung verteilter GPU-Cluster.
• Umhüllen Sie Agenten in Mikrodiensten und hosten Sie diese auf K8s, wobei Sie REST-, A2A- oder MCP-Endpunkte bereitstellen.
• Arbeiten Sie mit Stakeholdern in der gesamten Organisation zusammen, um Möglichkeiten zur Nutzung von Unternehmensdaten zur Förderung von Geschäftslösungen zu identifizieren.
• Produktisieren Sie KI-PoCs mit guter Softwaretechnik, indem Sie CI/CD-Pipelines, Bereitstellung und AgentOps integrieren.
• Übernehmen Sie die Verantwortung für KI-Dienste in der Entwicklung und Produktion.
• Leiten, führen und betreuen Sie Junior-Kollegen und entwickeln Sie deren Fähigkeiten im Bereich AI Engineering weiter.

Was Sie mitbringen:

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Maschinenlernen, Informatik, Ingenieurwesen oder verwandten technischen Bereichen.
• Umfangreiche Programmierkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python oder Java.
• Tiefes Wissen über verteilte Computersysteme für Big Data Engineering wie Databricks (PySpark/Scala).
• Außergewöhnliches Verständnis von KI/ML-Konzepten.
• Sehr tiefgehende Erfahrung in der Anwendung von AgenticAI-Frameworks wie Langgraph, CrewAI, Microsoft-Agent-Framework oder google-adk.
• Gutes Verständnis und praktische Erfahrung in agentic AI-Kommunikationstechnologien wie MCP und A2A.
• Außergewöhnliches Verständnis von AIOps und LLMOps/AgentOps-Konzepten (z.B. MLflow 3.0).
• Umfangreiche Programmiererfahrung in der Anwendung von ML-Frameworks wie Keras, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Huggingface.
• Umfassende Kenntnisse der allgemeinen Best Practices der Softwareentwicklung (z.B. objektorientierte Programmierung) und Erfahrung in einer Scrum-ähnlichen Softwareentwicklungseinheit.
• Produktisierungstechnologien und -tools wie Docker, K8s, GitHub, VSCode, Linux usw.
• CI/CD- und ML Ops-Frameworks wie Jenkins, GitHub Actions, MLFlow usw.
• Cloud-Bereitstellungsangebote wie Azure ML, Databricks, AKS, Event Hubs, Azure Data Factory, Azure Functions oder ähnliches in AWS / GCP.
• Erfahrung in der Codeverantwortung und Führung eines Scrum-Teams.
• Neugier, mehr über verschiedene KI-Anwendungen und neue Technologien im Allgemeinen zu lernen.
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Englischkenntnisse sowie eine kooperative Denkweise; gute Deutschkenntnisse.
• Erfahrung mit SAP AI-Angeboten, z.B. AI Core, AI Business Services, Joule usw. ist von Vorteil.
• Verständnis von Agile / Scaled Agile (SAFe) Methoden ist von Vorteil.
• Python-Backend-Entwicklung, z.B. Flask, Django, FastAPI, OpenAPI ist von Vorteil.

Treffen Sie Ihr Team:

Innerhalb von SAP IT hat unser Enterprise AI CoE-Team die Aufgabe, SAP dabei zu helfen, sich in ein datengestütztes intelligentes Unternehmen zu transformieren, indem es SAP-Mitarbeitern ermöglicht, Prozesse zu vereinfachen und KI-Technologien zu nutzen. Unsere Vision ist es, ein Befürworter und Ermöglicher von Best-in-Class-AI innerhalb von SAP zu sein. Unsere Mission ist es, Geschäftswert durch KI in den Prozessen von SAP zu liefern und als KI-Thought-Leader auf dem Markt anerkannt zu werden.

Wir implementieren sowohl standardisierte SAP KI- als auch maßgeschneiderte Lösungen in allen Geschäftsbereichen. Wir sind der Kunde Null der standardisierten SAP KI-Lösungen und geben kontinuierliches Feedback an die Standardentwicklung zur Produktverbesserung. Wir bieten eine KI-Plattform und Infrastruktur für alle SAP-KI-Praktiker, um ihre eigenen ML-Lösungen im gesamten ML-Lebenszyklus gemäß der MLOps-Methodik zu erstellen. Darüber hinaus bauen und betreiben wir eine zentrale Chatbot-Plattform auf Basis von SAP Conversational AI, um Fähigkeiten aus allen Geschäftsbereichen über einen einzigen digitalen Assistenten bereitzustellen. Wir bauen auch diese Fähigkeiten (individuelle Chatbots) und unterstützen andere Teams beim Aufbau weiterer.

Innerhalb unseres Teams praktizieren wir ein vertrauensbasiertes Arbeitsmodell mit Schwerpunkt auf großartiger Zusammenarbeit, Agilität und Transparenz. Wir bieten viel Raum für Kreativität und Freiheit zum Experimentieren. Unser Betriebsmodell basiert auf einem autonomen/agilen Teamkonzept (SAFe) und der SAP New Work-Praxis, bei der wir die Menschen in den Mittelpunkt all dessen stellen, was wir tun.