Forward Deployed Engineer – Einstieg / Early Career (m/w/d)

Bei Stellar Work helfen wir Organisationen, richtig gut zu werden.

Wir schauen uns ihre Prozesse und Strukturen genau an und machen sie fit fürs AI‑Zeitalter.

Mit Schulungen und Coachings.

Weil AI mehr ist als ein Tool für Einzelne und erst dann wirklich zündet, wenn ganze Workflows mitgedacht werden.

Statt großer Transformations‑Theorie schauen wir auf den echten Workflow und arbeiten mit den Teams, die ihn jeden Tag stemmen.

Dafür suchen wir dich: jemanden, der beim Kunden herausfindet, wo's hakt und die KI‑Anwendung, die das löst, dann auch selbst baut.

Wie wir arbeiten

Bevor wir irgendwas optimieren, machen wir den Workflow erst mal sichtbar statt vorschnell eine Lösung drüberzustülpen.

Wir suchen die Ursachen in den Strukturen, nicht bei einzelnen Personen, und gehen Veränderungen in machbaren Schritten an.

Wir sind direkt und praxisnah: Wir sagen, was wir sehen, und stimmen uns ab, bevor wir bauen.

• Beim Kunden herausfinden, wo es wirklich hakt und nicht nur, wo es im Org-Chart so aussieht.
• Prozess- und Strukturdaten aus Ticketsystemen auswerten (Durchlaufzeiten, Engpässe, Auslastung, Durchsatz) und daraus echte Erkenntnisse ziehen.
• Rausfinden, wo AI wirklich was bringt, an echten Engpässen, nicht als Selbstzweck.
• In Kundensystemen an produktiven KI-Tools mitbauen, natürlich mit Blick auf Datenschutz, Informationssicherheit und die Vorgaben des Kunden.
• Technische Bausteine wie MCP-Server, Sub-Agents und Agent Skills bauen, die tatsächlich im Alltag der Teams landen.
• Die richtigen Tools finden, einführen und die Teams mit Schulungen und Coachings durch den Umstieg begleiten.
• Bei AI-Tool-Deployments in Kundenumgebungen mit anpacken, vor Ort und remote, immer nah an den Teams.
• Muster, die sich wiederholen, festhalten und ins Team zurückspielen.
• Dein Wissen zu LLMs, Implementierungsmustern und AI-Stacks Schritt für Schritt ausbauen.

Du fühlst dich in unklaren Situationen wohl, fragst lieber nach als zu raten, und willst schnell dazulernen. Und dazu:

• Erste Praxis in einer technischen oder kundennahen Rolle als Software Engineer, im Praktikum, als

Werkstudent: in oder durch eigene Projekte.

Quereinsteiger: innen mit passenden Projekten sind genauso willkommen.

• Solide Programmierkenntnisse, am liebsten in Python. Type Script, Java oder Ähnliches sind ein nettes Plus.
• Erste Berührung mit LLMs: Prompt Engineering, kleine Agents, Evaluations und Lust auf RAG-Systeme.
• Ein gutes Gespür für Datenbanken und wie sie aufgebaut sind.
• Neugier auf Prozess- und Organisationsanalyse und darauf, wie AI ganze Workflows verändert.
• Du bereitest Kundentermine sauber vor, erklärst Dinge verständlich und bringst dich in Workshops aktiv ein.
• In deutschen und englischen Kundenterminen bewegst du dich sicher.
• Reisebereitschaft für Kundentermine, voraussichtlich rund 40 % ; den Rest arbeitest du remote oder mit dem Team.
• Rahmenbedingungen
• Festanstellung.
• Am liebsten Vollzeit; Teilzeit ab 30 Stunden pro Woche geht auch.
• Remote/hybrid in Deutschland; zu Kundenterminen geht's nach Bedarf vor Ort.
• Faire Bezahlung, passend zu deiner Erfahrung.
• Was du bei uns bekommst
• Verantwortung und echte Kundenprojekte ab Tag eins.
• Echte AI-Projekte von der Prozessanalyse bis zum fertigen System.
• Mentoring durch erfahrene Consultants
• Ein kleines, direktes Team ohne Konzern-Overhead.
• Kunden, bei denen man sieht, dass deine Arbeit wirklich was verändert.
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