Identifiziert Prozesse für KI-Agenten, spezifiziert agentische Workflows, begleitet deren Umsetzung bis zum Produktivbetrieb und misst den Business-Impact.
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Berät Veranstalter zur ticketpay-API-Anbindung, automatisiert Kundenprozesse per n8n/make und baut mit KI-Tools schnelle Skripte und Workarounds.
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Verantwortet Architektur und Qualitätsstandards einer regulierten FinTech-Softwareentwicklung und baut agentische KI-Workflows mit Evaluation und Guardrails.
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Die Rolle Du bist Backend-Engineer mit mehrjähriger Erfahrung und möchtest den nächsten Karriereschritt in Richtung KI-Integration gehen?
RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
AI & Data Science Consultant Du hast Lust, AI & Data Strategien und Use Cases zu entwickeln und umzusetzen, Geschäftsprozesse durch KI-basie
Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks wie LangGraph oder OpenAI Agent SDK.
Du entwickelst und steuerst unseren gesamten Recruiting-Prozess für vorwiegend technische Rollen, einschließlich der Identifikation und akti
Baut als Founding Engineer die KI-gestützte Lernplattform mit, entwickelt LLM-Agenten und RAG-Pipelines und verantwortet die technische Architektur.
Du entwickelst Individualsoftware für verschiedene Kunden und unterschiedlichste Use-Cases auf Basis von LLMs (z.
Spezialisierung auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), Chatbots, agentenbasierte Systeme und Large Language Models (LLMs) Konzeption, Ent
Gehalt: ab EUR 5.000 brutto/Monat
Berlin • Cybersecurity & AI Startup • Recently Funded A newly funded cybersecurity startup in Berlin is looking for a Backend Engineer(Go) t
Aclue entwickelt seit 2019 IT-Lösungen, die tatsächlich funktionieren.
Das waren alle 17 Jobs zu dieser Auswahl.
Warum dieser Job gelistet ist
Fachrolle Business Analyst, in der Agentenspezifikation und KI-Automatisierung echte Kernaufgaben und benannte Anforderungen sind, das Arbeitsergebnis aber kein KI-Modell ist.. Prüfverfahren ansehen
Introduction In dieser Rolle baust du den Hebel, der Omnora in der Execution schneller macht als den Markt: Agentisierung. Du identifizierst die Prozesse und Entscheidungsstellen mit dem größten Business-Impact und übersetzt sie in agentenbasierte Workflows und KI-gestützte Automatisierung, die wirklich laufen: zuverlässig, messbar, skalierbar. Du bist nicht “Reporting-BA”.
Du bist Business Übersetzer:in mit Ownership. Du priorisierst Use Cases nach Impact, modellierst Daten und Prozesse, definierst Erfolgskriterien und bringst AI Agents von “Proof” zu “Production”. Gleichzeitig bearbeitest du klassische Business-Analyst-Themen: Insights, KPI-Systeme, Forecasting, Prozessoptimierung, Business Cases, Stakeholder-Alignment.
Kurz gesagt: Du machst aus Komplexität Klarheit und aus Klarheit automatisierte Ergebnisse. What s in it for you Was dich bei uns erwartet – für Macher:innen mit Anspruch: Leistungsorientierte Vergütung: Fixgehalt + transparenter, quartalsweiser Bonus, der echten Impact belohnt – nicht Aktivität um der Aktivität willen. Klares Spielfeld & starke Story: Ein marktreifes Produkt mit klarer Positionierung, realen Business Cases bei Enterprise-Kunden und einem Markt mit hohem Momentum (Wissen & KI im Unternehmen).
Enge Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung: Du arbeitest nah an den Entscheidern, bekommst schnelles Feedback und kannst deine Ideen unmittelbar einbringen. Kultur echter Exzellenz: Ambitionierte Kolleg:innen, hohe Standards und gleichzeitig ein Umfeld mit Vertrauen, Klarheit und Wertschätzung – ohne Politik und ohne Bullshit. Flexibles Arbeiten, klare Erwartungen: Remote-friendly mit Optionen für Onsite-Tage.
Wichtig ist dein Beitrag zum Ergebnis, nicht die Optik. Stabiles & wachsendes Umfeld: Profitables Wachstum, langfristige Perspektive und ein Thema, das für Unternehmen geschäftskritisch ist: mitarbeitergeneriertes Wissen & Intelligence Management. How you can make an impact Agentisierung mit Business-Fokus: Du identifizierst High-ROI-Prozesse (z.
B. Sales Ops, Finance, Internal Ops), definierst agentische Workflows und sorgst für messbare Effekte. Use-Cases & Priorisierung: Du baust eine klare Pipeline aus AI/Automation-Use-Cases: Scoring nach Impact, Risiko, Umsetzungsaufwand, Abhängigkeiten und bringst Entscheidungen auf Executive-Niveau.
From Problem to Spec to Build: Du übersetzt Business-Probleme in präzise Requirements (Inputs, Regeln, Leitplanken, Outputs), begleitest Implementierung und sorgst für klare Kriterien AI-Agenten in die Realität bringen: Du definierst, wo Agents autonom handeln dürfen, wo ein Mensch nötig ist, und wie wir Fehler, Escalations, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung sauber aufsetzen. Daraufhin entwickelst du diese Agenten und bringst sie zum Leben. Data & KPI Architecture: Du baust KPI-Systeme, Dashboards und Datenmodelle, die Teams steuern können, nicht nur anschauen.
Single Source of Truth statt KPI-Debatten. Operational Excellence: Du standardisierst Prozesse, Dokumentation, SLAs und Tooling rund um Analytics und Agentisierung. Damit Dinge wiederholbar werden, nicht heroisch.
Stakeholder Alignment ohne Theater: Du führst Workshops, klärst Trade-offs, challengest Annahmen und bringst Teams auf eine Linie. Schnell, sachlich, entscheidungsorientiert. Skills to be successful Business Analyst Fundamentals: 3+ Jahre (oder äquivalent) Erfahrung in Business Analysis, Ops/RevOps, Product Analytics, Consulting oder einem datengetriebenen Scale-up-Umfeld.
Entscheidend: du lieferst Ergebnisse. Data Fluency: Sehr sicher in KPIs, SQL/BI-Logik, Datenmodell-Denken, Ursache-Wirkung, saubere Messkonzepte. Du kannst Zahlen in Entscheidungen übersetzen.
Agentisierung/Automation-Mindset: Du denkst in Workflows, Zuständigkeiten, Exceptions, Guardrails. Erfahrung mit Automatisierung und KI-gestützten Prozessen ist ein großes Plus. LLM-/Agenten-Verständnis: Du musst kein ML-Engineer sein, aber du verstehst, wie LLMs/Ai Agents im Produktivbetrieb funktionieren (Constraints, Halluzinationen, Evaluierung, Logging, Prompting, Tools/Actions).
Struktur & Klarheit: Du schreibst Requirements, Specs und Entscheidungsgrundlagen so, dass Engineering damit bauen kann und Leadership damit entscheiden kann. Ownership & Delivery: Du treibst Themen End-to-End, priorisierst hart, hältst Zusagen, und baust Systeme statt Einmal-Lösungen. Stakeholder Management: Du kannst challengen ohne Ego und Alignment herstellen ohne Politik.
Sprache: Sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.