Forward Deployed Engineer (m/w/d)

Mayflower - Würzburg • München

Bayern

Hybrid

EUR 80,000 - 90,000

Full time

14 days+

A complete application in a minute

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Benefits offered by this job

Vier Tage Homeoffice pro Woche
Flexible Arbeitszeiten
Sabbatical möglich
Arbeiten aus dem EU-Ausland
Brave Bürohunde willkommen
30 Tage Urlaub
Deutsche Dienstrad
Teamevents
Wellpass
Kindergartenzuschuss
Employee Assistance Programm

Job summary

Mayflower GmbH in Würzburg und München sucht eine erfahrene Senior-Entwicklerin oder -Entwickler, die LLM-Systeme in Produktion bringen und betreiben kann. Sie verfügen über 10+ Jahre Softwareentwicklung, Erfahrung mit Vector-Datenbanken, Inference-Infrastruktur (vLLM) und Kubernetes.

Die Rolle verlangt auch die Fähigkeit, komplexe AI-Konzepte auf C-Level zu vermitteln. Sie übernehmen End-to-End-Verantwortung, gestalten Architekturen, deployen Lösungen beim Kunden und arbeiten flexibel mit bis

Qualifications

  • Mindestens 10 Jahre in der Softwareentwicklung, ideal bei einem Individual-Software-Dienstleister oder in der IT-Beratung.
  • LLM-Systeme in Produktion gebracht - nicht nur prototypisiert: RAG-Implementierungen, Vector Databases, Agent-Frameworks.
  • Erfahrung mit der Integration von AI-Systemen in gewachsene Enterprise-Architekturen, inkl. Auth, Legacy, Compliance.
  • Inferenz-Infrastruktur (vLLM, GPU-Serving), Kubernetes und On-Prem-/Private-Cloud-Deployments.
  • Die Fähigkeit, AI-Konzepte fachbereichs- und C-Level-verständlich zu vermitteln.
  • Deutsch- und Englischkenntnisse auf C1-Niveau.
  • Bereitschaft, phasenweise beim Kunden vor Ort zu arbeiten (remote-embedded, 1–2× pro Monat in Deutschland).

Responsibilities

  • End-to-End-Ownership: Deployment von Discovery bis Produktions-Rollout in Kundens Infrastruktur.
  • Full-Stack: Arbeiten über alle Schichten – Model-Serving, Agent-Gateways, RAG-/GraphRAG-Pipelines.
  • Produkt-Stacks beim Kunden deployen und erweitern (mAIstack, VoiceAI, Amicable) mit LLMs wie GPT/Gemini/Claude.
  • Muster codifizieren: Erfahrungen aus dem Feld in Produkten, Skills und Playbooks überführen.
  • Kunde auf Augenhöhe: Workshops, Trade-off-Entscheidungen, klare Kommunikation auch bei schwierigen Themen.
  • Technische Redaktion unterstützt: Beiträge zu AI-Produkten sichtbar machen.

Skills

10 Jahre Erfahrung
LLM-Systeme in Produktion
Kubernetes/Infra
Architekturverständnis
Deutsch & Englisch C1

Tools

vLLM
GPU-Serving
LangGraph
OpenAI Agent SDK
Vector-Datenbanken

Job description

Wer wir sind

Die Mayflower GmbH baut Individualsoftware mit Fokus auf Generative AI – seit 1998 inhabergeführt.

Wir bringen komplette AI-Infrastrukturen in Produktion: Model-Serving, Agent-Gateways, Chat und Voice – direkt in der Umgebung des Kunden. Bei uns erwartet dich einagiles Arbeitsumfeldmit Verantwortung auf Augenhöhe - ohne Hierarchien.

Für unseren Bereich Forward Deployed Engineering suchen wir dich – jemanden, der AI-Systeme nicht empfiehlt, sondern baut, deployt und in Produktion verantwortet.

Was dich erwartet

Forward Deployed heißt bei uns: Du bist Beobachter, Architekt und Entwickler in einer Person. Dieselbe Person, die das Problem beim Kunden versteht, schreibt den Code, der es löst - und bleibt, bis es produktiv läuft.

  • End-to-End-Ownership:Du verantwortest Deployments von der Discovery über technisches Scoping, Architektur und Build bis zum Produktions-Rollout in der Infrastruktur des Kunden - eingebettet in dessen Engineering- und Fachteams.

  • Full-Stack, wörtlich gemeint:Du arbeitest über alle Schichten - Model-Serving (vLLM, eigene GPU-Cluster), Agent-Gateways und Runtimes, RAG-/GraphRAG-Pipelines, spezialisierte Agenten, Integration in ERP, CRM, DMS und Legacy-Systeme.

  • Auf erprobtem Fundament:Du deployst und erweiterst unsere Produkt-Stacks (mAIstack, VoiceAI, Amicable) beim Kunden, statt jedes Projekt bei null zu beginnen – mit LLMs wie GPT, Gemini, Claude oder Nemotron, Agent-Frameworks und agentischen Harnesses. Vector-Datenbanken und RAG sind dabei Handwerkszeug; als Senior sorgst du dafür, dass die Systeme im Betrieb messbar und beherrschbar bleiben – über Dataset-basierte Evaluations, Logging/Tracing und Observability.

  • Der Rückfluss ist Teil des Jobs:Was sich im Feld als wiederkehrendes Muster erweist, kodifizierst du mit deinem Team in unseren Produkten, Skills und Playbooks. Dein Projektwissen bleibt nicht beim Kunden liegen - es macht das nächste Deployment schneller.

  • Kunde auf Augenhöhe:Du entwickelst in Workshops ein gemeinsames Bild von Problem, Chancen und Lösung, triffst Trade-off-Entscheidungen zwischen Scope, Tempo und Qualität - und sprichst auch an, was der Kunde nicht hören will, wenn es das Ergebnis schützt.

  • Sichtbarkeit: Du bringst deine Erfahrungen in Whitepaper, Talks und unsere AI-Produkte ein - mit Unterstützung unserer technischen Redaktion.

Das solltest du mitbringen
  • Mindestens 10 Jahre in der Softwareentwicklung, idealerweise bei einem Individual-Software-Dienstleister oder in der IT-Beratung.

  • Du hast LLM-Systeme in Produktion gebracht - nicht nur prototypisiert: RAG-Implementierungen, Vector Databases, Agent-Frameworks (LangGraph, OpenAI Agent SDK o. ä.), Evals und MLOps.

  • Erfahrung mit der Integration von AI-Systemen in bestehende, gewachsene Enterprise-Architekturen - inklusive der unbequemen Teile (Auth, Legacy, Compliance).

  • Von Vorteil: Erfahrung mit Inference-Infrastruktur (vLLM, GPU-Serving), Kubernetes und On-Prem-/Private-Cloud-Deployments.

  • Die Kompetenz, AI-Konzepte Fachbereichen und C-Level anschaulich zu vermitteln - und die Standfestigkeit, Ownership für Entscheidungen zu übernehmen.

  • Deutsch- und Englischkenntnisse auf C1-Niveau.

  • Bereitschaft, phasenweise beim Kunden vor Ort zu arbeiten (projektabhängig, remote-embedded als Regelfall), plus Workshops und Konferenzen 1–2× im Monat innerhalb Deutschlands.

Das haben wir zu bieten
  • Kompetitive Vergütung: Je nach Erfahrung und Kompetenz vergüten wir die Stelle mit einem Bruttojahresgehalt von 80.000 € bis 90.000 € bei 40 Wochenstunden.

  • Echte Produktionsverantwortung:Deine Systeme laufen produktiv bei großen Unternehmensgruppen - nicht in der Demo-Umgebung.

  • Gute Software bauen: Hier wird echter Wert auf Code- und Softwarequalität gelegt.

  • Kein 08/15:Abwechslung durch unterschiedliche Branchen, Use Cases und Technologien - vom GPU-Cluster bis zum Voice-Agenten.

  • Kundenbeziehung auf Augenhöhe: Wir pflegen eine ehrliche und vertrauensvolle Zusammenarbeit mit unseren Kunden.

  • Mache einen Unterschied:Viel Verantwortung, großer Gestaltungsspielraum - in einem Mittelständler, in dem dein Beitrag den wirtschaftlichen Erfolg direkt beeinflusst.

  • Lerne immer dazu: Weiterbildung (intern und extern), Training-on-the-job und regelmäßige Weiterentwicklungs- und Gehaltsgespräche.

  • Wie arbeiten selbstorganisiert: Wir geben dir den Freiraum, den Rahmen für gute Arbeit selbst mitzugestalten – im Team wie beim Kunden.

  • Werde berühmt: Eine technische Redaktion unterstützt dich beim Schreiben und Publizieren, sodass du als Experte nach außen sichtbar wirst.

  • Du musst nicht die klügste Person im Raum sein: Echte Sparring-Partner, die deine Ideen gemeinsam mit dir auf die Probe stellen und weiterentwickeln.

  • Schalte einfach ab: Niemand erwartet Erreichbarkeit nach Feierabend, im Urlaub oder trotz Krankmeldung. Viele Überstunden sind bei uns nicht üblich.

  • Gut für die Psyche: Ersthelfer psychische Gesundheit, Employee Assistance Programm und ein offener Umgang mit mentaler Gesundheit.

  • Freiraum für dein Privatleben: Flexible Arbeitszeiten, bis zu vier Tage Homeoffice die Woche, spontan einen Tag frei, Arbeiten aus dem EU-Ausland, Sabbatical oder 4 Wochen Urlaub am Stück.

  • Bring dein +1 mit:Brave Bürohunde oder Kinder an schulfreien Werktagen sind herzlich willkommen.

  • Finanzielle Benefits: Regelmäßige Teamevents, Wellpass, 30 Tage Urlaub, Kindergartenzuschuss, Deutsche Dienstrad.

seniority: experienced

schedule: full-time

employmentType: permanent

Job location: Würzburg, Landsteiner Straße 4, Bayern, 97074, DE

80.000 - 90.000 € per year

Salary: EUR 80000–90000 per year

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