Forward Deployed Engineer - Gen AI (m/w/d) - Ingenieur, System Engineering / Admin

Das erwartet Dich:

• Moderne Büros in Toplage in München und Frankfurt
• Flexibles Hybrid Working mit der Möglichkeit, Deine Arbeitszeiten individuell auf Deine Bedürfnisse anzupassen
• Unsere Devoteam Academy bietet Dir ein großes Angebot an zertifizierten Trainings und Sprachkursen
• Internationale Entwicklungsmöglichkeiten für Deinen Karriereboost bei Devoteam
• Get-Together Partys und Teamevents für den regelmäßigen Austausch und Spaß mit Deinen Kolleg
• Mitarbeiterprämien beim Werben von neuen Mitarbeiter:innen
• Moderne IT-Ausstattung – Wähle aus einer Vielzahl von Möglichkeiten das für Dich passende Produkt
• Corporate Benefits mit großer Auswahl an zahlreichen Angeboten für nahezu jeden Bereich
• JobRad-Angebot mit attraktiven steuerlichen Vorteilen für Dich
• 30 Tage Urlaub – Erhol Dich von der Arbeit bei wohlverdienten 30 Tagen Urlaub im Jahr
• Workation – Erlebe bis zu 30 Tage Workation und arbeite gleichzeitig in den schönsten Ecken Europas (EU)

Darauf richtest Du Deinen Fokus:

• GenAI Engineering: Du entwickelst anspruchsvolle GenAI-Anwendungen von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz und setzt dabei auf Python sowie moderne AI-Frameworks.
• Agentische Systeme & RAG: Du konzipierst und implementierst agentische Workflows, Multi-Agent-Systeme und RAG-Architekturen und integrierst Foundation Models und Large Language Models in sichere Enterprise-Umgebungen.
• Integration & Plattformen: Du verbindest AI-Lösungen mit bestehenden APIs, Datenplattformen, Unternehmensanwendungen und Legacy-Systemen und entwickelst robuste Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Production Readiness & LLMOps: Du entwickelst Evaluations-, Monitoring- und Observability-Lösungen und stellst sicher, dass GenAI-Systeme Anforderungen an Qualität, Sicherheit, Datenschutz, Skalierbarkeit und Latenz erfüllen.
• Kundenberatung & Engineering: Du führst technische Discovery-Sessions und Engineering-Workshops durch, übersetzt fachliche und technische Anforderungen in umsetzbare Lösungsarchitekturen und entwickelst eng mit den Engineering-Teams unserer Kund zusammen.
• Innovation & Zusammenarbeit: Du identifizierst wiederkehrende technische Muster, entwickelst daraus wiederverwendbare Komponenten und Frameworks und arbeitest eng mit AI/ML Consultants, Cloud Architects, Data Engineers und Software Engineers sowie bei ausgewählten Pre-Sales-Aktivitäten und Proofs of Concept zusammen.

Qualifikationen

• Engineering-Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder eines vergleichbaren Fachgebiets beziehungsweise über gleichwertige praktische Erfahrung sowie mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, AI Engineering oder Machine Learning Engineering.
• Programmierung & Production AI: Du bringst sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Sprache mit und hast bereits produktionsreife AI- oder GenAI-Anwendungen entwickelt.
• LLMs & Agentic AI: Du hast praktische Erfahrung mit Large Language Models, Prompt Engineering, Foundation Models, agentischen Workflows oder Multi-Agent-Systemen sowie mit Frameworks wie LangGraph, Google Agent Development Kit, LangChain, CrewAI oder vergleichbaren Technologien.
• RAG & Daten: Du kennst Dich mit RAG-Architekturen, Embeddings und Vektordatenbanken aus und kannst diese in moderne AI-Anwendungen integrieren.
• Cloud & Software Engineering: Du hast Erfahrung mit verteilten oder cloudbasierten AI-Systemen, APIs, containerisierten Anwendungen sowie modernen Software-Engineering-Praktiken.
• Deployment & Operations: Du verfügst über ein gutes Verständnis von CI/CD, Testing, Deployment, Monitoring und dem zuverlässigen Betrieb von AI-Anwendungen.
• Consulting & Kommunikation: Du arbeitest gerne direkt mit Kund und Engineering-Teams zusammen, kannst komplexe technische Zusammenhänge verständlich vermitteln und verfügst über fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

Wünschenswert:

• Google Cloud & Enterprise AI: Erfahrung mit Google Cloud, Vertex AI, Gemini oder vergleichbaren Cloud-AI-Plattformen sowie Kenntnisse in IAM, Netzwerksicherheit, Datenschutz und Governance für Enterprise-AI-Anwendungen.
• Agentic AI & Tooling: Erfahrung mit Model Context Protocol Servern, Tool-Integrationen und Agentenmustern wie ReAct, Reflection, Planning oder hierarchischer Delegation.
• Evaluation & LLMOps: Kenntnisse in Evaluation Frameworks für LLMs und agentische Systeme sowie Verständnis relevanter Metriken wie Latenz, Tokens pro Sekunde, Kosten pro Anfrage und Erfolgsquoten.
• Produktivsetzung & Consulting: Erfahrung mit LLMOps oder MLOps, der Überführung von Proofs of Concept in produktionsreife Lösungen oder in einem Beratungs-, Professional-Services- bzw. kundennahen Engineering-Umfeld.
• Cloud-Zertifizierungen: Relevante Zertifizierungen in Google Cloud, AWS oder Microsoft Azure.