About this role
Das erwartet Dich: - Moderne Büros in Toplage in München und Frankfurt - Flexibles Hybrid Working mit der Möglichkeit, Deine Arbeitszeiten individuell auf Deine Bedürfnisse anzupassen - Unsere Devoteam Academy bietet Dir ein großes Angebot an zertifizierten Trainings und Sprachkursen - Internationale Entwicklungsmöglichkeiten für Deinen Karriereboost bei Devoteam - Get-Together Partys und Teamevents für den regelmäßigen Austausch und Spaß mit Deinen Kolleg - Mitarbeiterprämien beim Werben von neuen Mitarbeiter:innen - Moderne IT-Ausstattung – Wähle aus einer Vielzahl von Möglichkeiten das für Dich passende Produkt - Corporate Benefits mit großer Auswahl an zahlreichen Angeboten für nahezu jeden Bereich - JobRad-Angebot mit attraktiven steuerlichen Vorteilen für Dich - 30 Tage Urlaub – Erhol Dich von der Arbeit bei wohlverdienten 30 Tagen Urlaub im Jahr - Workation – Erlebe bis zu 30 Tage Workation und arbeite gleichzeitig in den schönsten Ecken Europas (EU) Darauf richtest Du Deinen Fokus: - GenAI Engineering: Du entwickelst anspruchsvolle GenAI-Anwendungen von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz und setzt dabei auf Python sowie moderne AI-Frameworks. - Agentische Systeme & RAG: Du konzipierst und implementierst agentische Workflows, Multi-Agent-Systeme und RAG-Architekturen und integrierst Foundation Models und Large Language Models in sichere Enterprise-Umgebungen. - Integration & Plattformen: Du verbindest AI-Lösungen mit bestehenden APIs, Datenplattformen, Unternehmensanwendungen und Legacy-Systemen und entwickelst robuste Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten. - Production Readiness & LLMOps: Du entwickelst Evaluations-, Monitoring- und Observability-Lösungen und stellst sicher, dass GenAI-Systeme Anforderungen an Qualität, Sicherheit, Datenschutz, Skalierbarkeit und Latenz erfüllen. - Kundenberatung & Engineering: Du führst technische Discovery-Sessions und Engineering-Workshops durch, übersetzt fachliche und technische Anforderungen in umsetzbare Lösungsarchitekturen und entwickelst eng mit den Engineering-Teams unserer Kund zusammen. - Innovation & Zusammenarbeit: Du identifizierst wiederkehrende technische Muster, entwickelst daraus wiederverwendbare Komponenten und Frameworks und arbeitest eng mit AI/ML Consultants, Cloud Architects, Data Engineers und Software Engineers sowie bei ausgewählten Pre-Sales-Aktivitäten und Proofs of Concept zusammen. Qualifikationen - Engineering-Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder eines vergleichbaren Fachgebiets beziehungsweise über gleichwertige praktische Erfahrung sowie mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, AI Engineering oder Machine Learning Engineering. - Programmierung & Production AI: Du bringst sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Sprache mit und hast bereits produktionsreife AI- oder GenAI-Anwendungen entwickelt. - LLMs & Agentic AI: Du hast praktische Erfahrung mit Large Language Models, Prompt Engineering, Foundation Models, agentischen Workflows oder Multi-Agent-Systemen sowie mit Frameworks wie LangGraph, Google Agent Development Kit, LangChain, CrewAI oder vergleichbaren Technologien. - RAG & Daten: Du kennst Dich mit RAG-Architekturen, Embeddings und Vektordatenbanken aus und kannst diese in moderne AI-Anwendungen integrieren. - Cloud & Software Engineering: Du hast Erfahrung mit verteilten oder cloudbasierten AI-Systemen, APIs, containerisierten Anwendungen sowie modernen Software-Engineering-Praktiken. - Deployment & Operations: Du verfügst über ein gutes Verständnis von CI/CD, Testing, Deployment, Monitoring und dem zuverlässigen Betrieb von AI-Anwendungen. - Consulting & Kommunikation: Du arbeitest gerne direkt mit Kund und Engineering-Teams zusammen, kannst komplexe technische Zusammenhänge verständlich vermitteln und verfügst über fließende Deutsch- und Englischkenntnisse. Wünschenswert: - Google Cloud & Enterprise AI: Erfahrung mit Google Cloud, Vertex AI, Gemini oder vergleichbaren Cloud-AI-Plattformen sowie Kenntnisse in IAM, Netzwerksicherheit, Datenschutz und Governance für Enterprise-AI-Anwendungen. - Agentic AI & Tooling: Erfahrung mit Model Context Protocol Servern, Tool-Integrationen und Agentenmustern wie ReAct, Reflection, Planning oder hierarchischer Delegation. - Evaluation & LLMOps: Kenntnisse in Evaluation Frameworks für LLMs und agentische Systeme sowie Verständnis relevanter Metriken wie Latenz, Tokens pro Sekunde, Kosten pro Anfrage und Erfolgsquoten. - Produktivsetzung & Consulting: Erfahrung mit LLMOps oder MLOps, der Überführung von Proofs of Concept in produktionsreife Lösungen oder in einem Beratungs-, Professional-Services- bzw. kundennahen Engineering-Umfeld. - Cloud-Zertifizierungen: Relevante Zertifizierungen in Google Cloud, AWS oder Microsoft Azure. Homeoffice: Umfang: Nach Vereinbarung