Engineer für KI-Plattformen (EU/UK, remote)

Arbeitszeit: Die Arbeitszeiten sollen sich während des größten Teils des Arbeitstags mit denen des Teams überschneiden; vorgesehen sind Standorte innerhalb von zwei Stunden Zeitunterschied zu Prag (CET).
Erfahrung: Erforderlich ist Erfahrung mit produktiven KI-Systemen und zuverlässigen LLMs im großen Maßstab sowie mit der Umsetzung unklarer KI-Probleme bis zu messbaren Produktionsergebnissen.
Vergütung: 110.000 – 220.000 € / Jahr

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet die Plattformschicht für KI-Agenten, die Unternehmensprozesse automatisieren. Dazu gehören Laufzeit, Kontextverwaltung, Werkzeugausführung, Evaluation, Prompt Engineering und Beobachtbarkeit sowie produktive Systeme mit LLMs und Retrieval. Die Zusammenarbeit erfolgt in Produktinitiativen mit Leitung, Engineering, Design Engineering und KI-Engineering. Das Sandbox-Verhalten und die Agentenlogik liegen bei dieser Rolle; Sandbox-Infrastruktur und Kapazität verantwortet SRE.

Deine Aufgaben

Die Rolle entwickelt Agentenlaufzeit, Kontextverwaltung, Werkzeugorchestrierung und Prompts für das Systemverhalten und verantwortet Sandbox-Verhalten und Laufzeitlogik.
Sie entwickelt Evaluationspipelines, Evaluationsframeworks und aussagekräftige Testsätze, um Regressionen zu erkennen und die Qualität von KI-Funktionen zu messen.
Sie überführt KI-Lösungen in den Produktivbetrieb und verantwortet Entwicklung, Evaluation, Bereitstellung, Überwachung und fortlaufende Verbesserung einschließlich der Beobachtbarkeitswerkzeuge.
Sie entwickelt produktive Systeme mit LLMs, Retrieval und Agentenorchestrierung und berücksichtigt nichtdeterministische Ausgaben, Kontextgrenzen und Werkzeugfehler sowie Zuverlässigkeit, Sicherheit, Kosten, Qualität und Latenz.
Sie untersucht Fehler hypothesengeleitet über Modellverhalten, Datenpipelines und Infrastruktur hinweg, um Ursachen zu finden.
Sie entscheidet bei unvollständigen Benchmarks zwischen Eigenentwicklung und Integration von KI-Infrastruktur und passt Entscheidungen zügig an neue Modelle und Anbieter an.
Sie liest Anwendungscode von TypeScript- und Python-Diensten und passt ihn gelegentlich an.
Sie arbeitet an priorisierten Kundenproblemen, liefert im wöchentlichen Rhythmus kleine Änderungen aus und verbessert Lösungen anhand von Feedback und Kundenkennzahlen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau produktiver KI-Systeme und darin, LLMs im großen Maßstab zuverlässig zu machen. Dazu gehört produktive Erfahrung mit Prompt Engineering, Kontextverwaltung, Werkzeugnutzung oder Agentenorchestrierung; reine Forschungserfahrung erfüllt diese Anforderung nicht.
Erforderlich ist Erfahrung darin, unklare KI-Probleme mit messbaren Ergebnissen in die Produktion zu bringen und den gesamten Lebenszyklus aus Entwicklung, Evaluation, Bereitstellung, Überwachung und Iteration zu verantworten.
Erforderlich ist die Fähigkeit, KI-Systeme für nichtdeterministische Ausgaben, begrenzte Kontextfenster, Fehler bei der Werkzeugausführung und Kostenoptimierung zu entwerfen. Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz müssen dabei zentrale Kriterien sein.
Erforderlich ist die Fähigkeit, Evaluationsframeworks zur Erkennung von Regressionen und zur Qualitätsmessung zu entwickeln. Dazu gehören Verständnis von Fehlertaxonomien und die Erstellung aussagekräftiger Testsätze.
Erforderlich sind hypothesengeleitete Fehlerdiagnose und die Fähigkeit, Ursachen über Modellverhalten, Datenpipelines und Infrastruktur hinweg zu verfolgen.
Erforderlich ist Urteilsfähigkeit bei Entscheidungen zwischen Eigenentwicklung und Integration von KI-Infrastruktur trotz unvollständiger Benchmarks sowie die Fähigkeit, bei veränderten Modellen und Anbietern schnell nachzusteuern.
Das berufliche Interesse muss zu angewandtem KI-Systemengineering passen. Die Rolle eignet sich weder für Personen, die eine ML-Forschungsrolle suchen, noch für Personen, die primär nutzerseitige Produktfunktionen und Benutzeroberflächen entwickeln möchten. Modelle werden nicht trainiert.

Von Vorteil

Wünschenswert ist Erfahrung mit Entwurf und Betrieb skalierbarer verteilter Systeme mit hohem Durchsatz und komplexen Fehlerszenarien.
Wünschenswert ist ein ausgeprägtes Verständnis für Sicherheit in KI-Systemen, insbesondere Prompt Injection, unsichere Ausgabeverarbeitung und Risiken in der Softwarelieferkette.
Wünschenswert sind Beiträge zu Open-Source-Projekten für KI-Werkzeuge oder Infrastruktur.

Weitere Angaben

Für das Lesen und gelegentliche Anpassen von Anwendungscode in TypeScript und Python sind keine tiefgehenden Sprachkenntnisse erforderlich.
Zur Arbeitsweise gehören die Orientierung an Kundenproblemen und messbaren Kundenkennzahlen sowie kleine, schnelle Iterationen und die Bereitschaft, Fehler zeitnah zu beheben.
Zur Zusammenarbeit gehören der Einsatz von KI-Werkzeugen zur Beschleunigung der Arbeit, unmittelbares konkretes Feedback sowie eigenständige Entscheidungen mit Verantwortung für die Ergebnisse.

So ist Remote hier geregelt

Der Standort soll innerhalb von zwei Stunden Zeitunterschied zu Prag (CET) liegen, damit sich die Arbeitszeiten des Teams während des größten Teils des Arbeitstags überschneiden.
Im Auswahlverfahren findet ein vergüteter Probetag von einem Tag vor Ort statt.
Reisen zu wichtigen Kunden können angefragt werden.

Das wird angeboten

Für KI-Werkzeuge steht ein unbegrenztes Budget zur Verfügung; das Ausprobieren neuer Werkzeuge und die Automatisierung eigener Arbeitsabläufe werden unterstützt.
Die Rolle bietet eigenständige Entscheidungen mit Ergebnisverantwortung sowie Freiraum, Lerntreffen und Mentoring selbst zu organisieren.

So läuft die Bewerbung

Zunächst findet ein 30-minütiges Kennenlerngespräch online über die Person, ihre Denkweise und die gegenseitige Passung statt.
Es folgt ein technisches Onlinegespräch von ungefähr einer Stunde mit dem Team zu Erfahrung, Systemdesign, Produktdenken und Zusammenarbeit.
Abschließend findet ein vergüteter Probetag von einem Tag vor Ort statt. Dabei wird gemeinsam eine kleine Änderung produktiv ausgeliefert und die Zusammenarbeit erprobt.

Veröffentlicht: 22.10.2025 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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