Standorte: Berlin, München (Hybrid-Optionen verfügbar)

Branchen: Product und SAAS

Ihre Aufgaben

• Architektur & Problemlösung: Sie steuern die Entwicklung komplexer, interner Produkte von der Konzeption bis zur Produktivsetzung. Sie navigieren durch Unklarheiten, bewerten Risiken und definieren die technische Architektur, auf der andere aufbauen können.
• Qualitätsstandards & Operations: Sie definieren, was „fertig“ bedeutet – von Authentifizierung und Fehlerbehandlung bis hin zu Monitoring und Dokumentation. Sie verantworten den gesamten Lebenszyklus kritischer Systeme und gewährleisten höchste Zuverlässigkeit.
• Gestaltung der KI-Plattform: In enger Zusammenarbeit mit dem AI-Platform-Team bringen Sie Ihre Produktionserfahrung ein, leiten Anforderungen aus komplexen Anwendungsfällen ab und helfen dabei, die Infrastruktur für das gesamte Unternehmen zukunftsfähig zu machen.
• Technische Führung & Mentoring: Sie geben die technische Richtung vor, führen Architektur-Reviews durch und fördern aktiv die Entwicklung anderer Ingenieure durch Code-Reviews, Pair-Programming und konstruktives Feedback.
• Interdisziplinäre Schnittstelle: Sie repräsentieren die technische Perspektive Ihres Teams in cross-funktionalen Diskussionen und schaffen Klarheit darüber, welche KI-Lösungen sinnvoll sind und wie technische Rahmenbedingungen die Roadmap beeinflussen.

Ihr Profil

• Erfahrung: Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung als Software Engineer mit einer nachweislichen Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Wartung von produktiven (KI-)Systemen.
• Technische Führung: Ausgewiesene Erfahrung in der Definition technischer Standards, der architektonischen Führung von Teams und der fachlichen Entwicklung von Kollegen.
• Tech-Stack: Sicherer Umgang mit Python in verteilten Systemen, REST-APIs und Datenintegrationsschichten sowie Erfahrung mit React/TypeScript für interne Schnittstellen.
• AI-Engineering: Fundierte Erfahrung im Design und der Implementierung von agentenbasierten Systemen (Tool Calling, Orchestrierung, Memory, Human-in-the-Loop) mittels LLMs (Claude, OpenAI) und Frameworks wie LangGraph oder CrewAI. Zudem Expertise in RAG-Pipelines (Retrieval-Architektur, Vektordatenbanken, Embeddings).
• Produktionsqualität: Sie behandeln KI-generierten Code als unsicheren Input, der durch Tests, Observability und Dokumentation gehärtet werden muss.
• Sicherheit & Cloud: Sie wenden Enterprise-Security-Muster (SSO, OAuth, RBAC, GDPR) konsequent an und haben Erfahrung mit Cloud-Deployments (vorzugsweise AWS), Docker, Serverless und CI/CD.
• Arbeitsweise: Pragmatische Einstellung zur KI – Sie setzen sie ein, wenn sie die richtige Lösung ist, und nutzen „klassische“ Softwareentwicklung, wo sie effizienter ist.

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