AI SDLC Lead Engineer (m/w/d)

Deutsche Telekom; Sevilla; Híbrido; EUR 85.000 - 125.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrides Arbeitsmodell

Flexible Arbeitszeiten

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transport

Descripción de la vacante

T-Systems sucht einen hoch erfahrenen AI-Assisted Engineering Lead, der KI-gestützte Coding-Tools beherrscht und Plattformentwürfe für enterprise-Umgebungen mit OpenStack-Architekturen vorantreibt.

Sie leiten SDLC-Workflows, arbeiten eng mit Architektur-, Sicherheits-, DevOps- und Test-Teams zusammen und coachen Senior Engineers in komplexen Projekten. Fokus auf Sicherheit, Nachprüfbarkeit und Datenhoheit.

Formación

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen.
• Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams.
• Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python.
• Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust.
• Fundierte praktische Erfahrung im Einsatz von KI-Coding-Agenten und LLM-basierten SDLC-Workflows.
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten zur technischen Dokumentation und Beschleunigung von Engineering-Prozessen.
• Vertrautheit mit OpenStack-basierten Cloud-Architekturen.
• Erfahrung mit CI/CD-Prozessen und Kubernetes-Delivery.
• Führung von Senior Engineers in unklaren Umgebungen.
• Sicherer Umgang mit sensiblen Daten und Vertraulichkeitsanforderungen.

Responsabilidades

• Definition und Leitung von KI-gestützten SDLC-Mustern für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Nachweise.
• Anleitung der Analyse von OpenStack-basierten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten und Build-Strukturen über mehrere Repositories.
• Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigten Modellen für sichere Enterprise-Anwendungen.
• Etablierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Qualitäts gates, Prompt-Bibliotheken und Nachweisstandards.
• Coaching von Software-Ingenieuren und Plattform-Spezialisten zur sicheren Nutzung von KI-Tools.
• Erstellung von Artefakten für Senior-Stakeholder, inklusive Übergangsrisiken und Empfehlungen.

Conocimientos

Python programming

LLM-based SDLC

AI toolchains

Team leadership

OpenStack knowledge

CI/CD

Kubernetes

Code review

Architectural design

Security literacy

Herramientas

GitHub Enterprise

GitLab

Jenkins

ArgoCD

Helm

Docker

Kubernetes

VS Code Extensions

Cursor/Windsurf/Claude Code/Continue/Cline

LangGraph/OpenAI Agents SDK

Descripción del empleo

Deine Aufgabe

Diese Rolle konzentriert sich auf die Definition und Leitung von KI-gestützten Software-Entwicklungslebenszyklus-Mustern für Enterprise-Engineering-Teams, die mit komplexen Control-Plane-Services und OpenStack-abgeleiteten Architekturen arbeiten.

Hauptaufgaben

• Definition und Leitung von KI-gestützten SDLC-Mustern für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Generierung von Engineering-Nachweisen
• Anleitung der Analyse von OpenStack-abgeleiteten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsabläufen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg
• Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigten Open-Weight- oder chinesischen Coding-Modell-Stacks für sichere Enterprise-Anwendungsfälle
• Etablierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Qualitätsgates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbaren Review-Mustern und Nachweisstandards für KI-generierte Engineering-Outputs
• Coaching von Software-Ingenieuren und Plattform-Spezialisten zur sicheren, effektiven Nutzung von KI-Tools bei gleichzeitiger Koordination mit Architektur-, Sicherheits-, DevOps- und Test-Teams
• Erstellung von Artefakten für Senior-Stakeholder, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositionsansichten, Codebase-Reife-Beobachtungen und empfohlenen Engineering-Maßnahmen

Beispiele für Markt-Tools, Modelle und SDLC-Plattformen, die erwartet werden

• Arbeit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions, die mit unternehmensgeprüften Modell-Endpunkten verbunden sind
• Nutzung von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen, die über genehmigte Kontrollen betrieben werden
• Implementierung von agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Mustern
• Betrieb innerhalb von Engineering-Umgebungen einschließlich GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Paket-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows

Dein Profil

Wir suchen einen hocherfahrenen AI-Assisted Engineering Lead mit fundierter Expertise in Software Engineering, KI-gestützten Coding-Tools und Plattformarchitektur. Der ideale Kandidat verfügt über umfangreiche praktische Erfahrung mit KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und LLM-basierten Workflows, kombiniert mit ausgeprägten technischen Fähigkeiten in mehreren Programmiersprachen und Cloud-Architekturen.

Muss-Kriterien

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen
• Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams
• Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust
• Fundierte praktische Erfahrung im Einsatz von KI-Coding-Agenten und LLM-basierten SDLC-Workflows für große Codebasen
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten zur Beschleunigung von Engineering-Prozessen
• Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Software-Architekturen
• Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition
• Erfahrung mit CI/CD-Prozessen
• Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung
• Kenntnisse im Plattformbetrieb
• Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen
• Fähigkeit, KI-Outputs kritisch zu hinterfragen
• Fähigkeit, unvollständige Informationen in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln
• Sicherer Umgang in Programmen mit hoher Verantwortlichkeit und Vertraulichkeitsanforderungen im Unternehmensumfeld
• Erfahrung im Umgang mit Anforderungen an Nachprüfbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Datensouveränität
• Vertrautheit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions
• Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen
• Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluation Loops und strukturierten Tool-Calling-Patterns
• Erfahrung mit Engineering-Umgebungen wie GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows

Über uns

T-Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen Technologie mit Sinn, um eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen einbringen, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren.

Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem du ohne Grenzen wachsen kannst. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden.

Arbeitsumfeld & Flexibilität

• Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld
• T-Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...)
• Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort)
• Flexible Arbeitszeiten

Wachstum & Entwicklung

• Maßgeschneiderte Schulungen: Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willst
• Wöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch)
• Internationale Mentoring-Sessions & Experience Days

Vergütung & Benefits

• Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)
• Telemedizin
• Lebens- und Unfallversicherung
• Sozialfonds

Wohlbefinden & Freizeit

• 26+ Arbeitstage Urlaub pro Jahr
• Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness)
• 100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub