Lead Software Engineer GenAI Enterprise Applications (all genders)
DEINE ROLLE
- Entwickle Enterprise-Ready GenAI-Lösungen: Du entwickelst mit uns agentische Systeme und GenAI-Funktionalitäten, die robust, skalierbar und auditierbar in Enterprise-Landschaften laufen.
- Setze AI-Architekturen um: Du implementierst Architekturmuster wie AI-Microservices, AI-Gateways und Kontrollschichten gemäß unseren Principles für Enterprise-Ready AI Applications.
- Integriere GenAI in Fachanwendungen: Du bindest GenAI in bestehende Enterprise-Applikationen ein – z. B. für Assistants, Automatisierungen, Orchestrierung von Agenten oder intelligente Workflows.
- Separation of Concerns & DSLs: Du arbeitest mit Meta-Modellen, Domänen-Sprachen und strukturierten Schnittstellen, statt beliebigen „Prompt-Zoo“ im Code zu hinterlassen.
- Testing, Monitoring & Policies: Du baust Tests, Telemetrie und Guardrails für AI-Komponenten auf, damit Verhalten nachvollziehbar, überwachbar und steuerbar bleibt.
- TechStack: Du arbeitest im Backend (Java, Spring Boot/Quarkus), im Frontend (TypeScript, React/Angular/Vue) oder Fullstack – immer eng verzahnt mit Cloud- und Plattformteams.
DEIN PROFIL
- Erfahrung mit Enterprise-Systemen: Du bringst mehrjährige Praxis in der Entwicklung von geschäftskritischen Anwendungen, idealerweise in Microservice- oder Event-getriebenen Architekturen mit. (Sehr gute Kenntnisse in Java/Spring Boot/Quarkus und/oder TypeScript/React/Angular/Vue; Erfahrung mit Docker/Kubernetes und mindestens einer großen Cloud ist ein Plus).
- GenAI-Engineering-Know-how: Erste reale Projekte mit LLMs/GenAI (z. B. Retrieval-Augmented Generation, Agenten, Tool-Calling, Workflow-Orchestrierung) sind für dich kein Neuland.
- Saubere Architektur-Denke: Du hast ein klares Verständnis von Separation of Concerns, deterministischen Kontrollschichten und kannst AI-Komponenten klar von Core-Logik trennen.
- Sicherheits- und Qualitätsbewusstsein: Du denkst in Policies, Logging, Observability, Tests und Fallbacks, statt nur in schnellen Prototypen.
- Teamorientiert & neugierig: Du arbeitest eng mit Architekt:innen, Data/ML-Teams und Fachbereichen zusammen, lernst schnell dazu und hilfst, aus Konzepten produktive GenAI-Lösungen zu machen.
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
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