Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
AI-Systeme bauen, deployen und in Produktion verantworten für Individualsoftware-Dienstleister mit Fokus auf Generative AI. Mindestens 10 Jahre Softwareentwicklungserfahrung mit LLM-Produktionserfahrung erforderlich. Freiraum zur Mitgestaltung und selbstorganisiertes Arbeiten.
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Tipps für deine Bewerbung
Anforderungen
- Mindestens 10 Jahre Softwareentwicklungserfahrung, idealerweise bei Individual-Software-Dienstleister oder IT-Beratung
- Produktionserfahrung mit LLM-Systemen (RAG, Vector Databases, Agent-Frameworks, Evals, MLOps)
- Erfahrung mit Integration von AI-Systemen in Enterprise-Architekturen (Auth, Legacy, Compliance)
- Erfahrung mit Inference-Infrastruktur (vLLM, GPU-Serving), Kubernetes und On-Prem-/Private-Cloud-Deployments von Vorteil
- Kompetenz in der Vermittlung von AI-Konzepten an Fachbereiche und C-Level
- Standfestigkeit und Ownership für Entscheidungen
- Deutschkenntnisse auf C1-Niveau
- Englischkenntnisse auf C1-Niveau
- Bereitschaft zur phasenweisen Kundenarbeit (remote-embedded als Regelfall)
- Bereitschaft für Workshops und Konferenzen 1–2× im Monat innerhalb Deutschlands
Aufgaben
- AI-Systeme bauen, deployen und in Produktion verantworten
- Kundenprobleme verstehen und Code zur Lösung schreiben
- Deployments von Discovery bis Produktions-Rollout verantworten
- Technisches Scoping, Architektur und Build durchführen
- Infrastruktur des Kunden verstehen und integrieren
- Mit Engineering- und Fachteams des Kunden zusammenarbeiten
- Über alle Schichten arbeiten: Model-Serving, Agent-Gateways und Runtimes
- RAG-/GraphRAG-Pipelines entwickeln
- Spezialisierte Agenten entwickeln
- Integration in ERP, CRM, DMS und Legacy-Systeme durchführen
- Produkt-Stacks beim Kunden deployen und erweitern
- Mit LLMs wie GPT, Gemini, Claude oder Nemotron arbeiten
- Agent-Frameworks und agentische Harnesses nutzen
- Vector-Datenbanken und RAG als Handwerkszeug nutzen
- Systeme im Betrieb messbar und beherrschbar halten
- Dataset-basierte Evaluationen durchführen
- Logging/Tracing und Observability sicherstellen
- Wiederkehrende Muster in Produkten, Skills und Playbooks kodifizieren
- Projektwissen zur Beschleunigung zukünftiger Deployments nutzen
- Gemeinsames Bild von Problem, Chancen und Lösung in Workshops entwickeln
- Trade-off-Entscheidungen zwischen Scope, Tempo und Qualität treffen
- Kritische Rückmeldungen zum Kundenergebnis geben
- Erfahrungen in Whitepaper und Talks einbringen
- Erfahrungen in AI-Produkte einbringen
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Weiterbildung (intern und extern)
- Training-on-the-job
- Regelmäßige Weiterentwicklungs- und Gehaltsgespräche
- Sichtbarkeit als Experte
- Selbstorganisiertes Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Bis zu vier Tage Homeoffice pro Woche
- Spontan einen Tag frei
- Freiraum zur Mitgestaltung
- Technische Redaktion zur Unterstützung
- Arbeiten aus dem EU-Ausland
- Sparring-Partner zur Ideenentwicklung
- Ersthelfer psychische Gesundheit
- Employee Assistance Programm
- Offener Umgang mit mentaler Gesundheit
- Sabbatical
- Vier Wochen Urlaub am Stück
- 30 Tage Urlaub
- Bürohunde willkommen
- Kinder an schulfreien Werktagen willkommen
- Regelmäßige Teamevents
- Wellpass
- Kindergartenzuschuss
- Deutsche Dienstrad
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Mayflower GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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