Senior Agentic AI Platform Engineer (m/w/d)

München

Die E.ON Energie Deutschland GmbH ist ein bundesweit führendes Energieunternehmen. Mit unseren rund 2.200 Mitarbeitenden verantworten wir den Vertrieb in ganz Deutschland. Unsere Mission ist, der Playmaker der Energiewende in Deutschland zu sein und diese für jeden Menschen machbar zu gestalten. Wir beschleunigen den Übergang zu einer dezentralen und nachhaltigen Energiezukunft, um einen lebenswerten Planeten für zukünftige Generationen zu gewährleisten. Mit Produkten und digitalen Lösungen aus erneuerbaren Energiequellen und innovativen Technologien tragen wir dazu bei, dass jedes Zuhause und jedes Unternehmen Teil der Energiewende sein kann. Werde Teil unseres Teams und gestalte mit uns die Energiewelt von Morgen. It's on us.

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir dich als Senior Agentic AI Platform Engineer (m/w/d). Als Standort/e bieten wir an: München, Essen, Landshut, Potsdam, Wunstorf, Würzburg

Deine Mission

Als Senior Agentic AI Platform Engineer mitverantwortest du Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung unserer Agentic-AI-Plattform. Du schaffst die technische Grundlage dafür, dass Agentic-AI-Systeme bei E.ON zuverlässig, skalierbar und enterprise-ready betrieben werden können. Dabei gestaltest du Plattformarchitekturen für LLM-Inference, Multi-Agent-Workflows, Vektordatenbanken, Orchestrierungsschichten, Sicherheitsarchitektur und Monitoring. Gemeinsam mit AI Solution Engineers, MLOps Engineers und Architekt:innen entwickelst du eine Plattform, die schnelle, sichere und produktive AI-Innovation ermöglicht.

Dein Spielfeld

Agentic-AI-Plattform aufbauen und betreiben

Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung unserer Agentic-AI-Plattform verantwortest du mit Blick auf LLM-Inference-Endpunkte, Agent-Gateways, Multi-Agent-Orchestrierung, Vektordatenbanken und Monitoring und stellst sicher, dass diese Systeme skalierbar, zuverlässig und produktionsreif laufen

Skalierbare Plattformarchitekturen entwickeln

Plattformarchitekturen für Agentic-AI-Systeme entwirfst und implementierst du von der Tool- und Memory-Integration über Multi-Agent-Frameworks wie LangGraph, AutoGen oder CrewAI bis hin zu Orchestrierungs- und Routing-Schichten für komplexe Agent-Workflows

Cloud-Infrastruktur und neue Technologien integrieren

Cloud-Dienste und Cloud-Infrastruktur wie Azure, AWS oder GCP integrierst du in unsere Agentic-AI-Architektur, bewertest neue LLM- und Agenten-Technologien hinsichtlich ihrer Produktionsreife und treibst deren Einführung auf unserer Plattform aktiv voran

Plattformgrundlagen für AI-Teams schaffen

In enger Zusammenarbeit mit AI Solution Engineers und MLOps Engineers schaffst du die infrastrukturellen Voraussetzungen dafür, dass Agentic-AI-Anwendungen von autonomen Agenten über Multi-Agent-Systeme bis hin zu hybriden GenAI-Architekturen sicher und betrieblich verantwortbar skalieren

Observability und Betriebsqualität sicherstellen

Standards für Monitoring, Logging und Alerting von Agent-Workflows etablierst du inklusive Observability für LLM-Calls, Tool-Invocations und Agent-Entscheidungspfade und sorgst damit für hohe Betriebsqualität und Nachvollziehbarkeit

Security, Governance und Compliance verantworten

IT-Security, Datenschutz, Governance und Compliance unserer Agentic-AI-Plattform verantwortest du von sicheren API-Anbindungen über Zugriffskontrolle und Prompt-Security bis zur Einhaltung unternehmensweiter KI-Richtlinien

Plattformstrategie und Standards weiterentwickeln

Unsere Agentic-AI-Plattformstrategie gestaltest du aktiv mit, treibst die Standardisierung von Entwicklungs- und Betriebsprozessen voran und machst die Plattform zum Enabler für schnelle, sichere AI-Innovation bei E.ON

Bist Du unser Playmaker?

Erfahrung in AI-, ML- oder MLOps-Plattformen

Mehrjährige praktische Erfahrung als AI Platform Engineer, ML Platform Engineer, MLOps Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle bringst du mit, idealerweise mit konkreter Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von GenAI- oder Agentic-AI-Systemen in Produktion

Agentic-AI-Architekturen und Frameworks

Fundiertes Wissen zu Agentic-AI-Architekturen und Frameworks wie LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI oder vergleichbaren Technologien zeichnet dich aus; Multi-Agent-Systeme, Tool-Use, Memory und Orchestrierung verstehst du sowohl konzeptionell als auch infrastrukturell

LLM-Inference, Vektordatenbanken und Orchestrierung

Den Betrieb von LLM-Inference-Infrastruktur wie Microsoft Foundry oder vLLM, Vektordatenbanken sowie agentischen Retrieval- und Tool-Orchestrierungs-Workflows beherrschst du und überführst diese in belastbare, produktionsreife Plattformlösungen

Container, Cloud und Infrastructure as Code

Praktische Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Cloud-Umgebungen großer Hyperscaler wie Azure, AWS oder GCP, GitOps-Praktiken, CI/CD sowie Infrastructure as Code mit Terraform nutzt du, um Agentic-AI-Deployments reproduzierbar und skalierbar umzusetzen

Python, Security und Responsible AI

Ausgeprägte Python-Kenntnisse verbindest du mit einem guten Verständnis für IT-Security, Datenschutz, Responsible AI und Compliance im Kontext von Agentic-AI-Systemen und baust diese Anforderungen von Anfang an in Plattformlösungen ein

Arbeitsweise, Ausbildung und Sprachen

Strukturiertes, pragmatisches und selbstständiges Arbeiten zeichnet dich aus; zudem bringst du einen Master- oder vergleichbaren Abschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Fach mit und kommunizierst sicher auf Deutsch (C1) sowie Englisch (B2)

Dein Tech Stack

  • Python und Agentic-AI-Plattformarchitekturen
  • LangChain, LangGraph, AutoGen und CrewAI
  • LLM-Inference mit Microsoft Foundry oder vLLM
  • Vektordatenbanken, Agent-Gateways und Tool-Orchestrierung
  • Docker, Kubernetes und Cloud-Umgebungen mit Azure, AWS oder GCP
  • GitOps, CI/CD und Terraform
  • Monitoring, Logging, Alerting und Observability für Agent-Workflows
  • IT-Security, Datenschutz, Prompt-Security, Responsible AI und Governance

Unser Energie-Paket für dich

  • Ein innovatives Umfeld zur Gestaltung einer nachhaltigen Energiewelt von Morgen
  • Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeitsmodell zur Förderung der Work-Life-Balance
  • Möglichkeiten für Workation im europäischen Ausland, Sabbatical oder zusätzliche Urlaubstage
  • Ein agiles Arbeitsumfeld mit interdisziplinärer Zusammenarbeit, flachen Hierarchien und Du-Kultur
  • Vielfältige Lern- & Weiterbildungsangebote, Förderprogramme und Entwicklungsmöglichkeiten im Konzern
  • Attraktive finanzielle Zusatzleistungen, z.B. betriebliche Altersvorsorge und vermögenswirksame Leistungen
  • Zahlreiche Vergünstigungen, z.B. Mitarbeiteraktienprogramm, E.ON Leasing Bike/Car, EGYM Wellpass, Ferienwohnungen, Mitarbeiterrabatte bei bekannten Marken und Anbietern

Bereit für deinen nächsten Karriereschritt?

Dann bewirb dich jetzt ganz unkompliziert online - per One-Click oder nach kurzer Registrierung (Job-ID 245965). Ein Anschreiben ist nicht erforderlich.

Für Rückfragen steht dir Samy EL-Bouz unter gerne zur Verfügung.

Wichtig: Bitte nutze ausschließlich unser offizielles Bewerbungsportal. Bewerbungen per E-Mail können wir aus datenschutzrechtlichen Gründen nicht berücksichtigen - danke für dein Verständnis!

Was du sonst noch wissen solltest:
Beschäftigungsart: Unbefristet
Arbeitsmodell: Hybrid
Beschäftigungsgrad: Vollzeit; Jobsharing; Teilzeit
Gesellschaft: E.ON Energie Deutschland GmbH

Vielfalt und Inklusion sind unser Selbstverständnis. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit Handicap, weil wir davon überzeugt sind, dass uns Unterschiede bereichern.

Inklusion

Uns ist wichtig, Menschen mit Behinderung ein faires Bewerbungsverfahren zu ermöglichen, in dem sie ihr Bestes zeigen können. Daher wird unsere Schwerbehindertenvertretung frühzeitig in das Verfahren einbezogen. Bitte teile uns über das Bewerbungsformular mit, ob du technische oder organisatorische Anpassungen für das Bewerbungsverfahren benötigst. Wir stellen diese gern zur Verfügung.

Wenn es dir nicht möglich ist, dich online zu bewerben und du stattdessen mit jemandem sprechen möchtest, kontaktiere bitte deinen lokalen Recruiter.

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