AI Engineer (m/w/d) - Zero-Click Fleet Management - CARSYNC
Wir bei CARSYNC machen Fuhrparks smarter, effizienter – und radikal einfacher.
Mit unserer KI-gestützten SaaS-Plattform und innovativen Hardware- und OEM-Lösungen schaffen wir Transparenz, Automatisierung und Flexibilität für Unternehmen jeder Größe. Unser Anspruch ist klar: weniger manuelle Arbeit, weniger Klicks, weniger Reibung – für Fuhrparkmanager, Fahrer und alle, die täglich mit Mobilität zu tun haben.
Schon heute vertrauen uns über 350 Unternehmen mit mehr als 30.000 Fahrzeugen und 120.000 Fahrern . Und wir sind längst nicht fertig. Unser nächster Schritt heißt Zero-Click Fleet Management : Prozesse laufen von selbst, KI-Agenten übernehmen Kommunikation, Entscheidungen und Workflows – per API, Event und Telefon .
Wir:
- stehen für exzellenten Service – auch (und gerade) wenn ihn KI erbringt.
- begeistern Kunden, indem wir ihnen Arbeit abnehmen.
- lieben Innovation, die Prozesse vereinfachen , nicht verkomplizieren.
- sagen offen, wenn etwas besser geht – und setzen es um.
- liefern schnell, präzise und effizient.
Wenn du Spaß daran hast,
- Klicks zu töten,
- Prozesse zu entkernen,
- Telefonate komplett zu automatisieren
und Systeme zu bauen, die einfach laufen , dann passt du hier rein.
Aufgaben
Deine Mission: Mach manuelle Arbeit überflüssig.
Du entwickelst produktive KI-Systeme, die Flottenprozesse end-to-end übernehmen und vollständig automatisieren – ohne Klicks, ohne Nacharbeit, ohne Weiterleiten.
Dein Fokus liegt auf LLM-Agenten (Text & Voice) , stabilen RAG-Pipelines , sauberer Backend-Integration und Production-Readiness .
Ziel ist Zero-Click Fleet Management : KI nimmt Anrufe an, trifft Entscheidungen, löst Prozesse aus – zuverlässig, messbar und kostenkontrolliert.
Deine Aufgaben – mit echtem Impact:
RAG & Entscheidungslogik - Arbeitsergebnisse:
- Stabile, deterministische RAG-Pipelines mit sauberem Chunking, Retrieval und Context-Building
- Hybrid Search und Re-Ranking mit klar definierten Wissensgrenzen
- KI-Entscheidungen ohne Halluzinationen oder unscharfe Aussagen
Messgrößen – Ziel
- ≥ 95 % korrekte Antworten
- ≤ 2 % Halluzinationsrate
- ≥ 90 % konsistente Entscheidungen bei identischem Input
Backend- & Plattform-Integration Arbeitsergebnisse:
- Produktive KI-Services auf Basis von Python (FastAPI, Pydantic)
- Saubere API-Contracts für KI-Funktionen und Tools
- Event-getriebene Integration (Kafka, async Workflows, Retries, Idempotenz)
- Vollständige Anbindung der KI-Services an die ECO-Plattform
Messgrößen – Ziel
- ≥ 99 % fehlerfreie API-Requests
- ≥ 98 % erfolgreiche Event-Verarbeitung
- Dokumentierte API-Contracts und stabile Idempotenz
Production Readiness & Kostenkontrolle - Arbeitsergebnisse:
- Vollständige Observability (Tracing, Monitoring, Alerts) für alle KI-Flows
- Robustes Error Handling mit automatischer Recovery
- Definierte Rate Limits und Token-Budgets pro Workflow
- CI/CD-Pipelines mit Tests und automatisierten KI-Evaluierungen
Messgrößen – Ziel
- ≤ 1 Produktions-Incident pro Monat
- Erkennung von Fehlern innerhalb von < 5 Minuten
- Budgetabweichung ≤ 10 %
- Automatisierte Tests und Evals in CI/CD aktiv
Qualifikation
Deine Kompetenzen:
- LLM & Agent Systems: Agent-Flows, Tool Calling, strukturierte Outputs, deterministisches Verhalten
- Backend Engineering: Python (FastAPI, Pydantic), APIs, Microservices, Event-Driven Architecture
- RAG & Retrieval: Chunking, Embeddings, Hybrid Search, Context Control
- Production Engineering: Observability, Error Handling, CI/CD, Kosten- & Token-Kontrolle
- Systemisches Arbeiten: Zusammenarbeit mit Backend-, Produkt- und Plattform-Teams
- Ausbildung: Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science, KI – **oder vergleichbare praktische Erfahrung.
Quereinsteiger ausdrücklich willkommen, wenn du produktive KI-Systeme gebaut hast
Wichtig: Dein Abschluss ist nicht entscheidend, entscheidend ist, dass du:
- produktiven Code geschrieben hast
- KI-Systeme in Produktion betrieben hast
- Verantwortung für Stabilität, Kosten und Qualität übernommen hast
Wir stellen keine Titel ein , sondern Menschen, die Dinge zum Laufen bringen.
️ Deine Befugnisse:
- Du entscheidest über Architektur und Aufbau von LLM- und Voice-Agenten
- Du definierst RAG-Strategien, Wissensgrenzen und Entscheidungslogiken
- Du legst API-Contracts, Tool-Interfaces und Event-Flows fest
- Du bestimmst Monitoring, Rate Limits und Token-Budgets
- Du priorisierst, welche Prozesse vollständig automatisiert werden
Benefits
- Du erhältst eine attraktive Vergütung mit einer erfolgsabhängigen Komponente
- Wir bieten dir eine agile Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und eine familiäre Atmosphäre mit schnellen Entscheidungen
- Du trägst mit deinem Einsatz dazu bei ENGINEERING A BETTER WORLD Realität werden zu lassen
- Wir legen großen Wert darauf „Mitarbeiterzufriedenheit“, „ökologische Verantwortung“, „Wachstum und Profitabilität“ sowie „Kundenorientierung“ zu vereinen
- Wir ermöglichen dir einen angenehmen Einstieg durch eine ausführliche Einarbeitung.
Unsere Core Values – und was sie für dich als AI Engineer bedeuten:
1️⃣ Lösungsorientiert – wir finden immer eine Lösung
Wenn etwas klemmt, wird nicht diskutiert, warum es schwierig ist , sondern wie es geht .
→ Für dich heißt das:
- Ein KI-Agent scheitert? Du baust einen Fallback.
- Daten sind unsauber? Du begrenzt den Kontext.
- Telefonie ist komplex? Du zerlegst den Prozess.
Nicht aufgeben. Umbauen. Lösen.
2️⃣ Hilfsbereit – wir halten zusammen
KI ist Teamsport. Niemand wird hängen gelassen.
→ Für dich heißt das:
- Du erklärst anderen, wie sie deine KI-Bausteine nutzen können.
- Du baust Systeme so, dass sie verständlich und wartbar sind.
- Du hilfst, statt nur zu verweisen.
Ownership endet nicht am eigenen Service.
3️⃣ Weitsichtig – durchdacht und clever handeln
Wir bauen nicht für morgen, sondern für Skalierung, Betrieb und Kosten .
→ Für dich heißt das:
- Keine KI ohne Kostenkontrolle.
- Keine Automatisierung ohne Exit-Strategie.
- Keine Abkürzung, die später teuer wird.
Kurzfristig „cool“ ist uns egal – langfristig stabil zählt.
4️⃣ Wissbegierig – lernen, teilen, besser werden
Stillstand ist Rückschritt – gerade bei KI.
→ Für dich heißt das:
- Du testest neue Modelle, Tools und Ansätze.
- Du teilst Learnings – auch, wenn etwas nicht funktioniert hat.
- Du verbesserst Systeme iterativ, datenbasiert und offen.
Kein Geheimwissen. Kein Ego-Code.
5️⃣ Eigeninitiativ – denken mit, handeln proaktiv
Wir warten nicht auf Tickets oder Freigaben, wenn klar ist, was zu tun ist.
→ Für dich heißt das:
- Du erkennst Prozesse, die sich automatisieren lassen – und sprichst sie an.
- Du baust Prototypen, bevor jemand danach fragt.
- Du verbesserst Dinge, die „eigentlich funktionieren“, aber nerven.
Zero-Click beginnt im Kopf.
6️⃣ Begeisternd – Arbeit darf Spaß machen
Wir nehmen unsere Arbeit ernst – uns selbst nicht immer.
→ Für dich heißt das:
- Du baust KI, die sich gut anfühlt – für Nutzer und Team.
- Du hast Humor, wenn etwas schiefgeht.
- Du sorgst dafür, dass Kunden merken: „Das läuft einfach.“
Gute Stimmung ist kein Bonus – sie ist Teil der Qualität.
Zusammengefasst
Du passt zu CARSYNC, wenn du:
- Probleme lieber löst als erklärst ,
- Automatisierung als Haltung verstehst,
- Verantwortung übernimmst – auch außerhalb deines Codes,
- neugierig bleibst,
- und dabei Lust auf das hast, was du baust .
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