Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle
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.
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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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.
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.
Du entwickelst die Software unserer Bestückungs- und Inspektionsmaschinen weiter: Bewegungssteuerung, Bildverarbeitung, Kalibrierung (C#,.NET).
Baut Daten-Pipelines und Integrationen und entwickelt LLM-basierte Agenten für Media-Buying, Content und Churn-Prevention.
Ganzheitliche Produktentwicklung: Du verantwortest Features vom ersten Konzept bis zum Einsatz in der Produktivumgebung und bei echten Nutze
Develop, implement, and optimize machine learning and AI models, with a strong emphasis on LLMs.
im Team As Principal AI Engineer at SQUER it’s your job to plan and coordinate the AI-enhanced development of new digital initiatives for ou
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks (z.
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks (z.
im Team At SQUER, we help established companies become AI-native engineering organizations.
brings together applied LLM engineering and solid backend engineering in TypeScript.
Konzeption, Architektur und Entwicklung produktiver AI-Agent-Lösungen auf Basis von Microsoft Azure AI Services und Azure AI Foundry Umsetzu
Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für
Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für
Warum dieser Job gelistet ist
KI ist Gegenstand der Rolle (Kernbegriffe in Titel/Anforderungen). Prüfverfahren ansehen
Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle zur Kunden-IT (Enterprise Cloud & On-Prem). Agentic Architecture: Implementierung von Function Calling, Model Context Protocol (MCP), RAG und Event-Driven Datenströmen. Mastering Legacy: Du überwindest Legacy-APIs, Datenbank-Silos und Security-Restriktionen mit pragmatischem, resilientem Code.
Technischer Kundendialog: Direkte Abstimmung und Problemlösung auf Augenhöhe mit den Lead-Entwicklern und Security-Verantwortlichen vor Ort. Qualifikation AI-First: Du programmierst nicht mehr rein manuell. AI-assisted Toolchains (Claude Code, Cursor, Codey/LLM-Workflows) als festen Multiplikator für maximales Entwicklungstempo.
Engineering-Fundament: Mehrjährige solide Praxis im Backend/Systems Engineering (Python, TypeScript/Node.js oder Go). Enterprise-Integration: Exzellentes Verständnis von REST/gRPC/WebSocket-APIs, Container-Orchestrierung (Docker, K8s) und Datenflüssen. Agentic & Tool-Stack: Erfahrung mit modernen AI-Frameworks (LangGraph, CrewAI, LlamaIndex), MCP und API-Tool-Calling.
Präsenz & Pragmatismus: Du bist ein kommunikationsstarker Macher und Co-Builder, der vor Ort beim Kunden anpackt und Dinge ins Ziel bringt. Sprachen: Deutsch C1/C2 / Muttersprache (zwingend erforderlich für Kundeneinsätze im DACH-Raum) & verhandlungssicheres Englisch.
Kompensation: Ab 100.000 € bis 120.000 € Fixgehalt + signifikante Early-Stage Beteiligungsoptionen (Founding Pod). Radikaler Hebel: Direkte Implementierung von Systemen mit Millionen-Effekt bei Marktführern (Telekom, Banking, Industrie). Setup: Minimaler Overhead, kompromisslose AI-native Tooling-Freiheit, hybrides Arbeiten in Wien.
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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.