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.
Azure-Cloud-Ressourcen, insbesondere API Management, Foundry, OpenAI, AI Search und Document Intelligence, sowie Kubernetes-basierte Anwendu
& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
Die Sparda-Bank Hannover ist eine genossenschaftliche Bank.
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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Delivery-Verantwortung: Schnelle Produktivsetzung, hohe Qualität und Kundenmehrwert sicherstellen (inkl.
Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
Als Creative AI Lead (m|w|d) übernimmst Du eine zentrale kreative Rolle in unserem wachsenden AI-Bereich.
Baut Power-Automate-Automatisierungen und Copilot-Use-Cases in M365, entwickelt interne Assistenten und schult Kunden im Prompting.
Verantwortet digitale Innovationsideen von der Anforderungsaufnahme bis zum Rollout, inklusive Robotik-/LIMS-Anbindung und KI-Schulungen in 14 Ländern.
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.
Strategische Weiterentwicklung der AI Data Factory zur effizienten Sammlung, Verarbeitung und Transformation von Daten; Ziel: Etablierung ro
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!
01 · Why this role exists Invest in Values.
Betreibt und automatisiert hybride IT-Infrastrukturen (M365, Azure, Netzwerk, Sophos) und setzt LLMs sowie AI-gestützte Workflows im Troubleshooting ein.
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.
ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform.
Entwickelt KI-basierte Anwendungen, Agents und Automatisierungen, bindet sie an Unternehmenssysteme an und erschließt dafür Use Cases mit den Fachbereichen.
Du verfolgst, was sich bei KI-Technologien tut, prüfst neue Ansätze auf ihren Nutzen und setzt das Passende bei uns ein von großen Sprachmod
Location: Munich Tappz is building AI-native applications powered by large language models.
Location: Munich Tappz is building AI-native applications powered by large language models.
Driving adoption and administration of Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude, and related AI solutions Designing and delivering
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.