Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns.
Build the agent runtime. Sandboxed execution, tool orchestration, memory, the closed loop where the agent checks its own work.
bei uns Die Stelle ist neu und sitzt in unserer Delivery, direkt an der Delivery-Leitung.
German (C1+) and English required You make sure 10+ software companies get real value out of AI.
Build and operate scalable enterprise AI platforms and solutions Work closely with business stakeholders to understand requirements and tran
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
Baut Power-Automate-Automatisierungen und Copilot-Use-Cases in M365, entwickelt interne Assistenten und schult Kunden im Prompting.
Die Sparda-Bank Hannover ist eine genossenschaftliche Bank.
At 5Plus (part of Pentadoc Group), we build production-grade AI systems that solve real operational problems for our customers.
Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle
Jobbeschreibung Mach mit uns Schweizer Kleinunternehmen noch erfolgreicher!
Begleitung unserer Kunden bei der Einführung von KI-Agenten im Engineering Koordination der Produkt- und Technologieentwicklung für den Prod
01 · Why this role exists Invest in Values.
Du entwirfst und implementierst Backend-Services von der Datenmodellierung über die API bis zum Deployment.
Du entwickelst AI-basierte Features und digitale Produkte für unsere Maschinen und digitalen Anwendungen Du bewertest und validierst neue AI
KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr, werden nicht müde und erledigen wiederkehrende Aufgaben zuverlässig und mit weniger Fehlern.
Architect the scientific data engine: design, build and scale the infrastructure that unifies multi-omics, spatial transcriptomics, digital
ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform.
Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agen
Softwarearchitektur mit Verantwortung für die Architektur und technische Weiterentwicklung zentraler.NET-basierter Systeme mit hoher fachlic
Driving adoption and administration of Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude, and related AI solutions Designing and delivering
Du entwickelst die Software unserer Bestückungs- und Inspektionsmaschinen weiter: Bewegungssteuerung, Bildverarbeitung, Kalibrierung (C#,.NET).
Ganzheitliche Produktentwicklung: Du verantwortest Features vom ersten Konzept bis zum Einsatz in der Produktivumgebung und bei echten Nutze
Entwicklung einer klaren Digitalisierungs-, Automatisierungs- und AI-Roadmap für Finance Identifikation und Bewertung von Digitalisierungs-
Warum dieser Job gelistet ist
Eindeutige KI-Rollenbezeichnung im Stellentitel. Prüfverfahren ansehen
Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns. Adapt and integrate pre-trained LLMs and embeddings into applications (prompting, fine-tuning, RAG pipelines) and keep them maintainable. Build self-verifying agent workflows with chain verifications, evaluator models and human looped escalation paths that make agents trustworthy in enterprise environments.
Create comprehensive agent observability, full audit trails, structured logging, performance metrics – so the team always has clear agent visibility. Ship autonomous agents making real business decisions with high reliability, optimising the balance between reasoning depth, latency, and cost. Embed with product teams to evolve agent capabilities based on real usage data, closing the loop between what’s built and what actually works.
What we are looking for: 6 years+ in software engineering with 3+ years in GenAI, building and shipping production systems in enterprise settings. Strong proficiency in Python with production deployment experience – you write code that other engineers can maintain, test, and extend. Solid AWS knowledge (CDK, Serverless, Bedrock) with production deployment experience.
Hands-on experience with LLM providers and frameworks: Azure OpenAI, AWS Bedrock, Hugging Face, LangChain/LangGraph. Deep expertise in agent frameworks combined with the ability to build custom orchestration. University degree or equivalent experience in Computer Science, Engineering, or a related field.
This is a fully remote position which can be based globally given a +-4 hour time difference within the CET region. Fill in the form, we will contact you.
We are looking for a hands-on Senior AI Engineer with GenAI experience who can move fast, test aggressively and scale what works. You will own the end-to-end solution, work closely with leadership and play a key role in our next phase of growth.
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.