AI Engineer (m/f/d)

Mach mit!

Wir suchen einen Fullstack AI Engineer (m/w/d) zur Verstärkung unseres Teams.

Bei IntegrityNext bauen wir eine gemeinsame AI- und Datenplattform auf AWS auf unserer Supply-Chain- und Product-Compliance-Plattform. Diese bildet die Grundlage für semantischen Datenzugriff, BI, APIs und agentische Produkterlebnisse.

Die Rolle ist stark hands-on und umfasst Python-basierte AI-Services, Agent-Workflows, Pipelines für unstrukturierte Daten, APIs und Integrationen. Dabei arbeitest du eng mit Java-basierten Produktsystemen zusammen und entwickelst bei Bedarf leichte Frontend-Prototypen in React.

Unsere AI-Applikationsschicht basiert auf LangChain, LangGraph, Deep Agents und Amazon Bedrock AgentCore – mit klarem Fokus auf Produktentwicklung statt Forschung. Die Rolle deckt sowohl strukturierte, datengetriebene AI-Use-Cases als auch die Verarbeitung unstrukturierter Daten für Retrieval, Agent-Workflows und zukünftige AI-native Funktionen ab.

Wir arbeiten nach dem Prinzip „You build it, you run it“ und verantworten Plattform-Funktionalitäten end-to-end – von Design und Umsetzung bis zum Betrieb in Produktion. Zudem setzen wir auf spec-driven Development und nutzen aktiv AI-gestützte Tools wie Claude Code und Cursor.

Die Position ist klar auf hands-on Engineering ausgerichtet und fokussiert sich auf die Entwicklung und Auslieferung von AI-gestützten Produktfunktionen end-to-end.

AI Product Development & Agentic Experiences

• Entwicklung und Umsetzung von KI-gestützten Produktfeatures mit RAG, Workflows, Tools und Multi-Step-Agenten
• Übersetzung von Produkt- und Business-Anforderungen in zuverlässige, nutzbare KI-Funktionalitäten
• Gestaltung von agentischen Produkterlebnissen mit echtem Kundennutzen

• Aufbau der AI Application Layer in Python (z. B. mit LangChain, LangGraph, Deep Agents, Bedrock AgentCore)
• Design und Implementierung von AI-APIs für interne und externe Use Cases
• Sicherstellung sauberer Integration in bestehende Produktsysteme

• Aufbau und Betrieb von unstrukturierten Datenpipelines für Dokumente und Retrieval-Workflows
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform- und Semantic-Teams zur Sicherstellung verlässlicher Datenbasis
• Unterstützung robuster Datenverwendung für Retrieval- und Agenten-Workflows

• Weiterentwicklung von Prompt- und Context-Engineering zur Verbesserung von Qualität und Usability
• Implementierung von Evaluationsframeworks (Regressionstests, Prompt-Injection-Tests, Szenario-Validierung)
• Definition von Test- und Qualitätsstandards für agentische Systeme

• Unterstützung von Observability, Tracing und Monitoring für AI-Systeme
• Sicherstellung von stabilen, wartbaren und produktionsreifen AI-Funktionalitäten
• Kontinuierliche Verbesserung von Performance und Systemstabilität

• Mitarbeit an leichten Frontend-Prototypen und UI-Flows (z. B. React), insbesondere für Conversational Interfaces
• Unterstützung bei der Entwicklung intuitiver, nutzerzentrierter AI-Erlebnisse

• Enge Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams zur Integration von AI-Features in Java-basierte Produktsysteme
• Sicherstellung klarer Schnittstellen über APIs und Service Boundaries
• Einsatz von spec-driven Development und AI-gestützten Workflows
• Mitgestaltung moderner Engineering-Standards für Qualität, Geschwindigkeit und Wartbarkeit

Erfahrung & fachlicher Fokus

• Fundierte praktische Erfahrung im Bereich AI Engineering, idealerweise mit produktiven oder produktionsnahen Systemen
• Erfahrung mit LLM-Anwendungen und agentischen Systemen (z. B. RAG, Tools, Workflows, Multi-Step Reasoning)
• Gutes Verständnis von agentischen Architekturen (Planung, Tool-Nutzung, Agent-Workflows, Evaluationsansätze)
• Erfahrung in der Arbeit in SaaS-Umgebungen mit mehreren Teams

• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung im Aufbau von Backend-APIs und AI-Integrationen
• Erfahrung mit LangChain und/oder LangGraph, Kenntnisse in Deep Agents oder ähnlichen Frameworks sind ein Plus
• Gute Kenntnisse in AWS (z. B. Bedrock AgentCore, OpenSearch, S3, DynamoDB)
• Erfahrung mit unstrukturierten Datenpipelines (Dokumentenverarbeitung, Retrieval, Datenaufbereitung für AI)
• Verständnis für AI-Qualität, Evaluation und Testing (Eval Harnesses, Regressionstests, Validierung)
• Erfahrung mit Observability, Tracing und Monitoring für AI- oder Backend-Systeme

• Erfahrung mit agentischen Architekturen und Evaluationsframeworks
• Erfahrung mit AI Observability- und Tracing-Tools
• Erfahrung mit React oder Frontend-Prototyping für Conversational Interfaces
• Erfahrung mit semantischen Schichten, strukturierten Daten oder analytics-getriebenen AI-Use-Cases
• Erfahrung mit fortgeschrittenen Dokumentenpipelines und Retrieval-Systemen

• Starkes Ownership-Mindset und Bereitschaft, AI-Features in Produktion zu verantworten
• Strukturierte, pragmatische Herangehensweise an komplexe Systeme
• Erfahrung mit spec-driven Development und AI-gestützten Entwicklungsprozessen
• Bereitschaft, über eigene Spezialisierung hinaus zu arbeiten und End-to-End-Verantwortung zu übernehmen
• Fokus auf Qualität, Iteration und kontinuierliche Verbesserung

• Enge Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-, Semantic- und Architektur-Teams
• Fähigkeit, Anforderungen in robuste technische Lösungen zu übersetzen
• Bereitschaft, auch Frontend-nahe Aufgaben bei Bedarf zu unterstützen
• Klare, strukturierte und pragmatische Kommunikation
• Fließende Englischkenntnisse und sichere Zusammenarbeit in internationalen Teams

Sinn & Impact

• Eine Tätigkeit mit echter Bedeutung, die Spaß macht und Wirkung zeigt
• Die Möglichkeit, mit deiner Arbeit einen nachhaltigen Beitrag zu leisten
• Attraktive Verdienstmöglichkeiten in einem wachsenden Unternehmen

• 30 Tage Urlaub
• EGYM Wellpass Mitgliedschaft für deine Work-Life-Balance
• Flexible Arbeitsmodelle zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben

• Inspirierende Büroräume im Herzen Münchens
• Flexibles Arbeiten im Home Office oder remote innerhalb Deutschlands

• Ein professionelles, herzliches und engagiertes Team
• Zusammenarbeit auf Augenhöhe und eine offene Feedbackkultur
• Ein Umfeld, in dem man sich gegenseitig unterstützt und gemeinsam wächst

• Kurze Entscheidungswege und echte Mitgestaltungsmöglichkeiten
• Raum, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen
• Hoher Grad an Eigenverantwortung