Forward Deployed AI Engineer Energy (m/w/d)

KnowWay

Deutschland

Remote

EUR 75,000 - 110,000

Full time

7 days ago
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Benefits offered by this job

30 Tage Urlaub
VSOPs
Remote-first Modell
Standorte Hamburg/NRW/München
Direkter Kundenkontakt
Frühe Verantwortung
GenAI-Umfeld
Wertschätzendes Team

Job summary

KnowWay entwickelt KI-Agenten für kritische Infrastruktur und baut eine KI-Plattform für die Energiewirtschaft. Als Forward Deployed AI Engineer übernimmst du Use Cases von Discovery bis Go-Live und arbeitest eng mit Stadtwerken und Energieversorgern zusammen.

Du übersetzt Fachwissen in produktive KI-Agenten, führst Interviews und Workshops durch, entwickelst mit Python, LLMs, RAG und Tools und sorgst durch systematische Evaluation dafür, dass Lösungen zuverlässig im Alltag funktionieren.

Qualifications

  • Praktische Erfahrung im GenAI Engineering, idealerweise 1–2 Jahre.
  • Ausgeprägte Kenntnisse in LLM-Anwendungen, RAG, Prompt Engineering, Tool Use und Agenten-Orchestrierung.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse auf Produktionsniveau.
  • Erfahrung mit der Evaluation von GenAI-Anwendungen (Testsets, Golden Questions oder Regressionstests).
  • Verständnis von Chunking, Retrieval, Metadaten und Wissensstrukturen.
  • Freude am direkten Kundenkontakt und Fähigkeit, unklare Anforderungen zu strukturieren.
  • Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden Anforderungen.
  • Deutsch verhandlungssicher.

Responsibilities

  • Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse verstehen.
  • Anforderungen in Agent Blueprints und technische Lösungen übersetzen.
  • KI-Agenten mit LLMs, RAG, Tool Use/Function Calling und Agenten-Orchestrierung entwickeln.
  • Dokumente, Daten und Wissen für Retrieval und Agenten aufbereiten.
  • Innerhalb weniger Tage funktionsfähige Prototypen entwickeln und iterieren.
  • Golden Questions, Testsets und Regressionstests zur Evaluation aufbauen.
  • Feedback analysieren und Agenten verbessern.
  • Technische Möglichkeiten gegenüber Kunden kommunizieren.
  • Wiederverwendbare Komponenten mit Plattformteam weiterentwickeln.

Skills

GenAI Engineering
LLMs
RAG
Prompt Engineering
Tool Use
Agenten-Orchestrierung
Python
Evaluation GenAI
Chunking
Retrieval
Metadaten
Wissensstrukturen
Kundenkontakt
Ownership

Tools

GCP
Docker
CI/CD
Knowledge Graphs

Job description

Wir bei KnowWay entwickeln KI-Agenten für kritische Infrastruktur – Energie, Telekommunikation und öffentlicher Sektor. Überall dort, wo Compliance, Nachvollziehbarkeit und Datensouveränität keine Kompromisse zulassen, automatisieren wir Geschäftsprozesse mit KI.

Die Rolle

Wir bauen eine KI-Plattform für die Energiewirtschaft. Unsere Agenten unterstützen Prozesse wie Lieferantenwechsel, Netzanschluss, Abrechnung und Messstellenbetrieb.

Als Forward Deployed AI Engineer übernimmst Du einen Use Case von Discovery bis Go-Live. Du arbeitest direkt mit Fachbereichen bei Stadtwerken und Energieversorgern, verstehst ihre Prozesse und übersetzt dieses Wissen in produktive KI-Agenten.

Dabei verbindest Du GenAI Engineering mit Kundenarbeit: Du führst Fachinterviews und Workshops, entwickelst mit Python, LLMs, RAG und Tools funktionierende Lösungen und stellst durch systematische Evaluation sicher, dass sie im Alltag zuverlässig funktionieren.

Aufgaben
  • Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse sowie implizites Wissen verstehen
  • Anforderungen in Agent Blueprints und technische Lösungen übersetzen
  • KI-Agenten mit LLMs, RAG, Tool Use / Function Calling und Agenten-Orchestrierung entwickeln
  • Dokumente, Daten und Wissen für Retrieval und Agenten aufbereiten
  • Innerhalb weniger Tage funktionierende Prototypen entwickeln und mit Nutzern iterieren
  • Golden Questions, Testsets und Regressionstests zur Evaluation aufbauen
  • Feedback analysieren und Agenten kontinuierlich verbessern
  • Technische Möglichkeiten und Grenzen verständlich gegenüber Kunden kommunizieren
  • Wiederverwendbare Komponenten gemeinsam mit unserem Plattformteam weiterentwickeln
Das Team

Du arbeitest eng mit unserem Plattform- und Delivery-Team aus AI und Software Engineering sowie Consulting zusammen. Lösungen entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kunden – wiederverwendbare Komponenten und Erkenntnisse fließen zurück in unsere Plattform.

  • Praktische Erfahrung im GenAI Engineering, idealerweise mindestens 1–2 Jahre
  • Erfahrung mit LLM-Anwendungen, RAG, Prompt Engineering, Tool Use und Agenten-Orchestrierung
  • Sehr gute Python-Kenntnisse auf Produktionsniveau
  • Erfahrung mit der Evaluation von GenAI-Anwendungen, z. B. Testsets, Golden Questions oder Regressionstests
  • Verständnis von Chunking, Retrieval, Metadaten und Wissensstrukturen
  • Freude am direkten Kundenkontakt und die Fähigkeit, unklare Anforderungen selbstständig zu strukturieren
  • Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden Anforderungen
  • Deutsch verhandlungssicher

Für uns zählen gebaute Anwendungen mehr als Zertifikate. Eigene Projekte, GitHub-Repositories oder andere Arbeitsproben sehen wir uns deshalb besonders gerne an.

  • Energiewirtschaftliches Know-how, z. B. Marktkommunikation, GPKE, EDIFACT, SAP IS-U oder kVASy
  • BPMN oder vergleichbare Prozessmodellierung
  • GCP, Docker und CI/CD
  • Knowledge Graphs oder strukturierte Wissensrepräsentation
  • Erfahrung aus Consulting oder anderen kundenorientierten technischen Rollen
Benefits
  • 30 Tage Urlaub
  • Erfolgsbeteiligung und Perspektive auf VSOPs
  • Flexible Arbeitszeiten und Remote-first-Arbeitsmodell
  • Standorte bzw. Smartoffice rund um Hamburg, Ruhrgebiet/NRW und München
  • Direkter Kontakt zu Fachbereichen und Entscheider
  • Frühe Verantwortung und hoher Gestaltungsspielraum
  • Modernes GenAI-Umfeld mit Fokus auf produktive AI Agents
  • Wertschätzendes Team und kurze Entscheidungswege

Wir suchen Mid-Level- und Senior-Profile.

Auf Mid-Level übernimmst Du eigene Use Cases von Discovery bis Go-Live. Auf Senior-Level entwickelst Du zusätzlich Standards und Blueprints für unser Agent Building weiter, arbeitest auf Kundenleitungsebene und hilfst uns, Forward Deployed Engineering im Team zu skalieren.

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