Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
We are looking for a motivated and skilled ML Engineer to join our AI team.
Baut Power-Automate-Automatisierungen und Copilot-Use-Cases in M365, entwickelt interne Assistenten und schult Kunden im Prompting.
Analyse und Identifikation von AI-Use-Cases in Kundenumgebungen Bewertung aktueller AI-Technologien und -Plattformen, prüfen von Lösungskonz
Forschung an KI-Algorithmen und ihrer Hardware-Umsetzung: Entwurf von Chips für assoziative Speicher, KAN-Beschleuniger und lokale Lernregeln.
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.
Leitet das Risk-Analytics-Team, entwickelt Risikostrategien und ermöglicht ML-basierte Modelle für Risikoentscheidungen bei einem FinTech.
Entwickelt Full-Stack-Features, optimiert LLM-Prompts zur Extraktion aus Rechtsdokumenten und sichert die Ergebnisse per Guardrails in der MariaDB.
Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI,
Führen vom Data Science Team, samt Organisation und Strategie.
Konzeption, Architektur und Implementierung von KI-Lösungen mit Fokus auf Digitalisierung und Automatisierung Überführung von ML-/LLM-Workfl
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.
As a Data Scientist in Pricing, you will play a key role in shaping the future of insurance pricing through advanced analytics, machine lear
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.
Wir sind ein wachsendes PropTech-Startup aus Münster.
Durchführung von forschungslastigen Projekten, POC und ersten MVPs zur Evaluierung und Entwicklung neuester KI-Technologien und -Methoden, u
Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle
Entwicklung, Weiterentwicklung und Wartung von Anwendungen auf Basis von Java und Spring in einer Azure-Umgebung.
Über uns Wir wachsen und bauen etwas Neues auf.
Place of Employment: Aachen und Jülich Start Date: To the next possible date Salary: Pay group 13 (80%) TVöD-Bund Application Deadline: The
Embedded Software Engineer / Consumer Electronics & Applied AI Embedded Software Engineer / Consumer Electronics & Applied AI Embedded Softw
Als Applied AI & Backend Engineer (m/w/d) entwickelst du unsere Plattform in zwei eng verbundenen Bereichen weiter: Backend Engineering und
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.
Warum dieser Job gelistet ist
Ohne KI bleibt eine Full-Stack-Engineering-Rolle mit ERP-Fokus, doch die Arbeit an Paula (LLM-Agenten, Voice-AI) ist eine benannte Kernaufgabe, daher Klasse B statt A.. Prüfverfahren ansehen
Erste Berufserfahrung als Engineer (ca. 1–3 Jahre) Ownership: Du hast schon etwas Eigenes gebaut und live gebracht Agentisches Arbeiten: Du baust Software mit Agents (Cursor, Claude Code o. ä.) und kannst erklären, was sie produzieren Full-Stack-Grundlagen: Frontend, Backend und Datenbank Sichere Kenntnisse in Python Conversational auf Deutsch (min B2) Nice-to-haves Erfahrung mit Angular, PHP oder MongoDB Clean Code Knowledge und wie man Skalierbare Systeme aufbaut. Interesse an B2B-SaaS, operativer Software oder Field Services Verständnis von aktuellen Frameworks für das Entwickeln von Agents
Über PlanD und was wir bauen PlanD ist die führende ERP-Lösung für Gebäudereinigungsunternehmen im DACH-Raum. Jetzt beginnt die nächste Phase: Die beste AI-ERP Lösung am Markt werden, Skalierung auf >10 Mio. ARR, Upmarket-Expansion und konsequentes AI-first Company Building.
Die Rolle und worum es geht Du hilfst uns, neue Features zu shippen, in unserem Kernprodukt und in Paula, unserem AI-Produkt. Du übernimmst ein Thema, verstehst mit unserem Product Lead das eigentliche Problem, konzipierst die Lösung, setzt sie über Frontend und Backend um und bringst sie in Produktion. Was du shippsted, ownst du auch danach.
Wir sind ein kleines Team mit schnellen Zyklen und arbeiten full agentic: Du planst, lässt Agents umsetzen, reviewst und testest. Für jede Änderung, die live geht, stehst du selbst ein. Wir shippen fast.
Woran du arbeitest Kernprodukt: Einsatzplanung, Zeiterfassung, Lohn und Faktura für Reinigungsbetriebe mit bis zu Hunderten Mitarbeitenden. Viel Domänenlogik wie Arbeitszeiten und Rechnungsläufe, die für unsere Kunden im Alltag einfach funktionieren muss. Paula, unser AI-Produkt: Paula arbeitet in PlanD, im Postfach und am Telefon.
Du baust neue Use Cases, verbindest Paula tiefer mit dem Kernprodukt und machst AI-Verhalten verlässlich und nachvollziehbar. Schnittstellen: DATEV-Export, Imports und Integrationen, über die Kunden ihre Prozesse an PlanD anbinden. Du startest in einem Bereich, je nach Erfahrung und Prioritäten, und wächst von dort in weitere.
Tech Stack Angular im Frontend PHP mit Slim, MongoDB und Redis im Backend Paula: Voice-AI mit ElevenLabs und Gemini AI Agenten mit Langgraph Cursor und Claude Code für agentisches Entwickeln (großes Token Budget) Linear für die Planung, GitHub / Gitlab für Code und Reviews Du musst nicht alles davon kennen. Wir vertrauen darauf, dass du dich schnell einarbeitest. Was einen guten Engineer bei uns ausmacht Hinter jeder Anfrage suchst du das eigentliche Problem und die einfachste Lösung, die es wirklich löst Was du weglässt, entscheidest du bewusst und kannst es begründen Agents nutzt du, um ein Vielfaches zu schaffen, und jede Zeile, die live geht, verstehst du Was du geshipped hast, ownst du auch in Produktion Kontext teilen, Feedback holen und direkt sagen, wenn du etwas anders siehst, gehört für dich dazu Denkst Systeme auf Skale Was diese Rolle besonders macht Schnelle Zyklen: Was du baust, ist schnell live und wird von +30.000 B2B Usern genutzt Enge Zusammenarbeit mit CTO, Product Lead und einem effizienten, kleinen Team in einem geilen Office in Berlin Mitte Hands-on: Gute Ideen werden direkt umgesetzt AI-Spielwiese: Wir entwickeln full agentic und bauen Produkt- und Company-Prozesse AI-first um Was du mitbringen solltest
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