Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns.
Analyse und Identifikation von AI-Use-Cases in Kundenumgebungen Bewertung aktueller AI-Technologien und -Plattformen, prüfen von Lösungskonz
ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform.
Beratung unserer Kunden bezüglich des Einsatzes von AI bzgl.
Worum es bei uns wirklich geht Du identifizierst KI-Anwendungsfälle in Bankprozessen, bewertest Machbarkeit und Nutzen und überführst sie in
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Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
Warum dieser Job gelistet ist
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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 OriginalanzeigeHier stehen ausschließlich Stellen, die ortsunabhängig ausgeschrieben sind. Anzeigen, die Homeoffice an einzelnen Tagen erlauben, laufen unter Hybrid und nicht hier, denn wer ortsunabhängig sucht, will nicht pendeln. Diese Unterscheidung trifft kijobs selbst: Die Quellen weisen sie nicht aus, erkannt wird sie aus Titel, Ortsangabe und Anzeigentext, und im Zweifel ordnen wir vorsichtig ein, lieber hybrid als remote. Beachte dabei, dass remote selten weltweit heißt. Viele Arbeitgeber verlangen einen Wohnsitz im selben Land oder zumindest innerhalb der EU, und das steht meist erst im Anzeigentext.