Senior AI Engineer
Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns.
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German (C1+) and English required You make sure 10+ software companies get real value out of AI.
& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
Delivery-Verantwortung: Schnelle Produktivsetzung, hohe Qualität und Kundenmehrwert sicherstellen (inkl.
Was Du bei uns machst Vor Ort verstehen: Mit Fachabteilung und IT herausfinden, wo Zeit verloren geht und welche Daten wo liegen Bewerten: U
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
Abmelden mit einem Klick, jederzeit. Keine Weitergabe an Dritte.
Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI,
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.
im Team Worum es geht Wir sind Markus und Thomas, die Gründer von replient.
ERGO NEXT is building its Finance organization to be AI-native — starting with reinventing how we forecast the business from the ground up.
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.
Entwickelt und gestaltet Features einer Agentic-Plattform, integriert LLM-Funktionalität und KI-Agenten in die Produkte und verantwortet die Architektur.
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 sitzt zusammen mit Produkt- und Energieexperten im Kernteam von einklang OS.
Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agen
Software-Fabrik & Harness Unseren Agent-Harness weiterentwickeln: Specs, Agenten-Review, Guardrails, Deploy KI-basierte CI/CD-Pipeline und T
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.
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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Die vollständige Anzeige und das Bewerbungsformular liegen beim Arbeitgeber.
Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.