Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Umsetzung von AI-Lösungen und LLM-basierten Agenten beim Kunden, Integration in bestehende Systemlandschaften. Expertise in Software-Architektur und Agentic Engineering erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Work-Life-Balance.
Deine Match-Analyse
Warum dieser Job zu dir passt
Mögliche Lücken
Tipps für deine Bewerbung
Anforderungen
- Expertise und Erfahrung in Software-Architektur, Software Engineering und Agentic Engineering
- Fokus auf AI und/oder Machine Learning
- Verantwortung für die gesamte Lösung, nicht nur den Code
- Bereitschaft, im gesamten Tech-Stack anzupacken (Backend, Frontend, Infrastruktur, AI)
- Outcome-Orientierung statt Output-Fokus
- Beherrschung von Agentic RAG und klassischem RAG
- Kenntnisse in LLM-/Agent-Frameworks
- Kenntnisse in Infrastruktur-Themen (Docker, Kubernetes, Terraform)
- Kenntnisse in Vektor-Datenbanken (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector)
- Erfahrung im direkten Kundenkontakt
- Erfahrung in agilen Delivery-Settings
- Souveräner Umgang mit Ambiguitäten und Unsicherheit
- Spaß an Prototypen, MVPs und Produktion
- Kreativität und Lösungsorientierung
- Fähigkeit, sich in Fachbereiche einzudenken
- Kundenorientierung
- Reisebereitschaft
- Flexibilität zur Kundenberatung vor Ort
- Fließende Deutschkenntnisse
- Fließende Englischkenntnisse
Aufgaben
- AI-Lösungen beim Kunden realisieren
- AI-Systeme und -Agenten auf Basis von LLMs umsetzen
- AI-Systeme in bestehende Systemlandschaften integrieren
- Fortlaufende Evaluierung (EvalOps) sicherstellen
- Projekte von der Idee bis zum Live-Betrieb begleiten
- Tief in den Tech-Stack des Kunden eintauchen
- Tief in die Domäne des Kunden eintauchen
- Wiederverwendbare Komponenten, Strategien und Muster ableiten
- Hands-on mit LLM- und Agent-Frameworks arbeiten
- AI-Systeme und Agenten evaluieren (EvalOps)
- Agentic Engineering nativ anwenden
- Neue Herangehensweisen entdecken und entwickeln
- Fachexpert:innen bei Kunden befähigen
- Architektur von AI-Agenten und -Systemen verantworten
- Implementierung von AI-Agenten und -Systemen verantworten
- AI-Systeme mit Bestandssystemen verbinden
- Sicherstellen, dass AI-Lösungen unter Produktionsbedingungen entwickelt werden
- Rapid Prototyping durchführen
- Eng mit Nutzer:innen zusammenarbeiten
- Austausch mit Kunden pflegen
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Weiterbildungsbudget
- Mentor:innenprogramm
- Mobiles Arbeiten
- Flexible Work-Life-Balance
- Betriebliche Krankenversicherung
- Gesundheitsbudget
- Bike-Leasing bezuschusst
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Exxeta 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.
Zur Originalanzeige bei ExxetaÜber das Unternehmen
Das Unternehmen fordert das traditionelle Konzept von Beratung und Tech heraus und schafft digitale Lösungen.
exxeta.comNejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
Noch nicht perfekt?
- Trusted Shops SESenior GenAI Engineer(m/w/x)Vollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin, Köln
- ExxetaApplied AI Scientist(m/w/x)Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenBerlin, Karlsruhe, Mannheim
- TaktileLead Forward Deployed Engineer(m/w/x)Vollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin
- FACTUREE.AI Software Engineer(m/w/x)Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenBerlinab 70.000 - 90.000 / Jahr
- nerdware GmbHSenior Software Architect(m/w/x)Vollzeitmit HomeofficeSeniorNürnberg, Berlin