Senior Softwareentwickler für KI-Plattformen und Frameworks

Arbeitszeit: Vertrag
Erfahrung: Gefordert sind mindestens fünf Jahre berufliche Softwareentwicklung samt nachweislichem Aufbau von Bibliotheken, Frameworks oder Plattformbausteinen, auf denen andere aufbauen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet wiederverwendbare Plattformbausteine für LLM-basierte Agenten und trifft grundlegende Architekturentscheidungen. Sie entwickelt gemeinsam mit internen Teams Standards, unterstützt deren Einführung durch Mentoring und Reviews und verbessert Qualität, Zuverlässigkeit und Entwicklungserfahrung.

Deine Aufgaben

Die Rolle gestaltet gemeinsame Bibliotheken, Spring-Boot-Starter und Vorlagen, trifft Architektur- und API-Entscheidungen samt Abwägungen und treibt die technische Arbeit an Kotlin-/Spring-Boot-Diensten und zugehörigen Clientbibliotheken voran.
Sie entwickelt JVM-Grundlagen für Agenten mit Nachrichtenrouting, Bereitstellung von Werkzeugen und Fähigkeiten, Zustands- und Speicherverwaltung, Workflows mit menschlicher Beteiligung, MCP-Integration und der zugehörigen technischen Infrastruktur.
Sie wirkt an der Evaluations- und Guardrail-Strategie mit, um Qualität und Zuverlässigkeit von Agenten zu messen und Regressionen vor der Auslieferung an Kunden zu erkennen.
Sie legt Muster und Standards für agentische Systeme fest und begleitet die Teams bei deren Umsetzung.
Sie erstellt und pflegt eine Übersicht über die Zusammenhänge zwischen Systemen, Fachdomänen und Teams und nutzt diese für grundlegende Entscheidungen entlang unternehmensweiter Anforderungen.
Sie fördert die Plattformnutzung durch Team-Mentoring, Design- und Code-Reviews sowie Dokumentation und Beispiele und lässt die gewonnenen Erkenntnisse in die Plattform einfließen.
Sie verbessert die Entwicklungserfahrung durch klare APIs, sinnvolle Standardwerte, hilfreiche Fehlermeldungen und verständliche Dokumentation und sichert diese Standards für die Plattform.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Interesse am Verständnis von Agentenkonzepten, Lernbereitschaft und die Bereitschaft, langfristig wiederverwendbare Lösungen dafür bereitzustellen, werden vorausgesetzt; bestehendes Expertenwissen zu Agenten ist nicht erforderlich.
Erforderlich sind mindestens fünf Jahre berufliche Erfahrung in der Softwareentwicklung einschließlich nachweislicher Entwicklung von Bibliotheken, Frameworks oder Plattformkomponenten, auf denen andere Entwickler aufgebaut haben.
Erforderlich sind tiefgehende Erfahrung mit Kotlin und/oder Java auf der JVM sowie mit Spring Boot und ein ausgeprägtes Gespür für API- und Bibliotheksdesign sowie gut nutzbare Entwicklungsgrundlagen.
Nachgewiesene technische Führung wird vorausgesetzt: Dazu gehören die Vorgabe einer Richtung, begründete Architekturabwägungen und die Weiterentwicklung anderer Entwickler mit oder ohne formale Weisungsbefugnis.
Erwartet wird der ausgeprägte Antrieb, bei agentischer KI und den zugehörigen Werkzeugen für Orchestrierung, Evaluation und Guardrails eine führende Rolle zu übernehmen.
Vorausgesetzt wird das Urteilsvermögen, offene oder unbekannte Probleme in klar abgegrenzte Entwürfe zu überführen, die andere umsetzen können.
Erwartet werden systemisches Denken, Verantwortung für das Gesamtbild und ein aktives Verständnis der Zusammenhänge zwischen Produkten, Fachdomänen und Teams, um Lösungen für das Gesamtsystem zu entwerfen.
Gute teamübergreifende Kommunikation und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit mehreren Teams werden vorausgesetzt, deren Entwicklungsgrundlagen die Plattform bereitstellt.
Erforderlich sind praktische Grundkenntnisse in AWS oder einer anderen Cloud sowie in Kubernetes, die eine Einschätzung des Verhaltens der Bibliotheken nach der Bereitstellung ermöglichen.

Von Vorteil

Besonders von Vorteil, aber keine Einstiegsvoraussetzung, ist praktische Erfahrung beim Aufbau von Agenten und Agentengraphen mit mehrstufiger Orchestrierung, Werkzeugnutzung, Speicher und den Fehlermöglichkeiten nichtdeterministischer Systeme.
Besonders von Vorteil, aber keine Einstiegsvoraussetzung, sind praktische Python-Kenntnisse für Prototypen, das Lesen fremden Codes und eine fachlich führende Mitwirkung über beide Technologie-Stacks hinweg. Tiefgehende Erfahrung mit großskaligem Python-Produktivbetrieb wird nicht erwartet.
Besonders von Vorteil, aber keine Einstiegsvoraussetzung, ist Erfahrung mit der Definition einer Evaluations-, Experiment-Tracking- oder Observability-Strategie für ML- oder Agentensysteme.
Wünschenswert ist Erfahrung mit verteilten Systemen, insbesondere Messaging und Warteschlangen mit SQS und Redis, gRPC und ereignisgetriebenen Architekturen einschließlich ihrer Fehlermöglichkeiten und betrieblichen Gegebenheiten.
Wünschenswert sind vertiefte Erfahrungen mit AWS und Infrastructure as Code.
Wünschenswert ist Erfahrung beim Ausbau einer Plattform- oder DevEx-Praxis mit Standards, standardisierten Entwicklungspfaden und der Einführung über mehrere Teams hinweg.
Wünschenswert sind Beiträge zu oder die Pflege von Open-Source-Bibliotheken oder -Frameworks.

Veröffentlicht: 30.06.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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