Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI,
ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform.
RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
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Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI, Automatisierung) in bestehende Systemlandschaften – Cloud oder lokal Technische Machbarkeit bewerten: Use Cases auf Umsetzbarkeit, Datenlage, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren Enge Zusammenarbeit mit der Kunden-IT: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit, Betrieb Beratung mit technischer Substanz: Kunden von der Fachabteilung bis zur Geschäftsführung fundiert beraten – Roadmaps, die technisch tragen Mitgestaltung unserer Frameworks und Produkte: Erkenntnisse aus Projekten zurückspielen Wissenstransfer: Live-Sessions aus laufenden Projekten in unserer KI-Ausbildung mit anschließendem TÜV-SÜD Zertifikat und im KI- Business-Coaching Wie wir arbeiten Framework-driven statt ad hoc – und du gestaltest die Frameworks mit Standardprodukte als Hebel, Anpassungen bis zur Full-Integration selbstverständlich Wert statt Stunden – Ergebnisse statt Tagessätze Direkter Draht zum Founding-Team, keine Beratungspyramide Präsenz online wie offline; GF Christoph Knöll ist sichtbar in der DACH-KI-Szene (data:unplugged, TÜV SÜD, LinkedIn)
Was wir suchen Studium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften) oder einen vergleichbar tiefen technischen Werdegang Selbst gebaute KI-Systeme: Du hast mindestens ein KI-System selbst konzipiert und umgesetzt – z.
B. eine RAG-Pipeline, einen produktiven Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung Tiefes technisches Verständnis von LLMs, Retrieval, Agentic AI, Cloud vs. lokalem Betrieb – inklusive der Grenzen Sicherer Umgang mit Code (z. B. Python), APIs und Datenanbindung 3+ Jahre Berufserfahrung in technischer Umsetzung (z.
B. als Engineer, Data Scientist, Entwickler:in, technische:r Projektleiter:in); Kundenkontakt oder Beratungserfahrung ist ein Plus Freude daran, Technik verständlich zu erklären – idealerweise Erfahrung mit Workshops, Vorträgen oder Live-Sessions Verhandlungssicheres Deutsch, gutes Englisch Wohnsitz in Deutschland Nicht passend für dich, wenn … Du eine Zertifizierung ohne Track Record hast, Du lieber Strategien entwickelst, als selbst Hand an Systeme zu legen, Du noch kein KI-System selbst gebaut hast, das Du zeigen kannst.
Mandatsverantwortung ab dem ersten Projekt, ohne Layer über dir Fachlicher Austausch mit der KI-Elite in Deutschland - in unserem Team bist du immer am Zahn der Zeit Moderner Tech-Stack und Raum zur Vertestung Sichtbarkeit als Experte über unsere KI-Business-Coaching-Community und TÜV-SÜD-Kooperation Voll-remote möglich— Teamtage und Kundenworkshops vor Ort, üblicherweise 2-4 Tage/Monat im DACH-Raum Direkter Draht zur Geschäftsführung, kurze Entscheidungswege Marktgerechtes Gehalt bei schnellen Wachstumsmöglichkeiten Bewerbung: Bring Dein Projekt mit! Schick uns Deinen Lebenslauf und bring uns Dein Projekt mit! Beschriebe uns in 3–5 Sätzen das KI-Projekt, das du uns im Zweitgespräch gerne zeigen würdest : Was löst es, wie ist es aufgebaut, welchen Teil hast du selbst umgesetzt?
Ein Link zu GitHub, Demo-Video o. Ä. ist willkommen. Beruflich, privat oder Open Source – alles zählt, solange du es selbst umgesetzt hast.
Vertrauliche Kundenprojekte gern anonymisiert oder mit Beispieldaten Wir freuen uns darauf, Dich und Dein Projekt kennenzulernen!
KI-Systeme bauen, integrieren und beim Mittelstand zum Laufen bringen. Du baust KI-Systeme, die wirklich laufen – RAG-Pipelines, Agenten, Automatisierungen. Und Du willst nicht im Backlog eines Produktteams verschwinden, sondern direkt beim Kunden sehen, was deine Lösung bewirkt.
Als Forward Deployed AI Engineer bei Neurawork bist Du die technische Instanz in unseren Kundenprojekten im Mittelstand: Du verstehst die Prozesse des Kunden, entwirfst die Architektur, integrierst unsere Standardprodukte tief in seine Systemlandschaft und sorgst dafür, dass am Ende etwas produktiv läuft – nicht nur auf Folien existiert. Weil Du technisch weißt, wovon du sprichst, berätst du Kunden auf Augenhöhe – bis in die Geschäftsführung. Wir arbeiten nach unserem eigenen Operational-AI-Vorgehensmodell.
Wir sind keine Automation-Agentur und keine Custom-Softwareentwickler: Wir setzen auf standardisierte Produkte als Hebel und passen sie bis zur vollständigen Integration an. Wir kreieren echten, messbaren Mehrwert – und stehen dafür ein.
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.