KI-Softwareentwickler / Agentic SDLC Workflow Engineer (m/w/d)

Deutsche Telekom

La Coruña

Híbrido

EUR 70.000 - 110.000

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14 días+
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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

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Telemedizin
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Descripción de la vacante

T-Systems sucht einen erfahrenen AI Workflow Engineer, der wiederverwendbare KI-gestützte Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery und Build-Diagnose entwirft.

Sie integrieren KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern und Architektur-Evidenz-Repositories. Zudem gewährleisten Sie nachvollziehbare Outputs mit Quellenangaben, Konfidenzindikatoren und Reviewer-Checkpoints.

Formación

  • Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in Softwareentwicklung, DevOps oder AI-Workflow-Implementierung.
  • Ausgeprägte Python-Kenntnisse und API-Integrationserfahrung.
  • Praxis in Orchestrierungs-Frameworks und Logging/Monitoring.
  • Vertraut mit CI/CD, Git-Workflows, Container-Technologien und Kubernetes.
  • Starke Kommunikationsfähigkeit zur Dokumentation von Workflows und Evidenz-Paketen.

Responsabilidades

  • Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning und Build-Diagnose.
  • Verpackung von Prompts, Tools, Retrieval-Layern und Model-Routing in Engineering-Beschleuniger.
  • Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen und Architektur-Repositories.
  • Erstellung nachvollziehbarer Outputs mit Quellen, Konfidenzindikatoren und Reviewer-Checkpoints.
  • Experimentieren mit Open-Source-/Open-Weight-Modellen in genehmigten Umgebungen.

Conocimientos

Python
AI-Workflow-Frameworks
CI/CD
Git/GitHub APIs
Kubernetes
Cloud-Umgebungen
Logging & Error Handling
Dokumentation

Herramientas

LangGraph
AutoGen
CrewAI
OpenAI Agents SDK
LlamaIndex Workflows
Semantic Kernel
GitLab/GitHub APIs
Jenkins APIs
VS Code-Integrationen

Descripción del empleo

Deine Aufgabe

Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung. Du verpackst Prompts, Tools, Retrieval-Layer, Model-Routing, Evaluierungsprüfungen, Wiederholungsversuche und menschliche Freigabeschritte in wiederholbare Engineering-Beschleuniger.

Hauptaufgaben
  • Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung
  • Verpackung von Prompts, Tools, Retrieval-Layern, Model-Routing, Evaluierungsprüfungen, Wiederholungsversuchen und menschlichen Freigabeschritten in wiederholbare Engineering-Beschleuniger
  • Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern, Issue-Trackern, Test-Outputs, Service-Katalogen und Architektur-Evidenz-Repositories
  • Erstellung von Workflow-Outputs, die nachvollziehbar bleiben, einschließlich nachverfolgbarer Quellenreferenzen, Konfidenzindikatoren, Reviewer-Checkpoints und expliziter Annahmen
  • Experimentieren mit Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen, um die Nützlichkeit für SDLC-Automatisierung und Übergabeaufgaben zu vergleichen
  • Unterstützung von Arbeitspaket-Leads durch Übersetzung mehrdeutiger Engineering-Fragen in strukturierte KI-gestützte Workflows und validierte Ergebnisse
Dein Profil

Wir suchen einen erfahrenen AI Workflow Engineer mit umfangreicher Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung und AI-Workflow-Implementierung. Der ideale Kandidat sollte über ausgeprägte Python-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks und ein tiefes Verständnis von CI/CD-Systemen und Cloud-Umgebungen verfügen.

Muss-Kriterien
  • Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder AI-Workflow-Implementierung
  • Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse
  • Erfahrung mit API-Integration
  • Praktische Kenntnisse von Orchestrierungs-Frameworks
  • Praktische Kenntnisse von RAG-Patterns
  • Praktische Kenntnisse von Tool Calling
  • Praktische Kenntnisse von Evaluation Loops
  • Erfahrung in der Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Engineering-Workflows mit klaren Schnittstellen, Logging, Error Handling, Konfiguration und Wartbarkeitsdisziplin
  • Gutes Verständnis von CI/CD
  • Gutes Verständnis von Git-Workflows
  • Gutes Verständnis von Containern
  • Gutes Verständnis von Kubernetes
  • Gutes Verständnis von Software-Architektur-Dokumentation
  • Gutes Verständnis von modularen Cloud-Software-Umgebungen
  • Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Workflow-Dokumentation, Evidence Packs, Nutzungsanleitungen und Entscheidungsunterstützung für Senior Stakeholder
  • Du fühlst dich wohl in mehrdeutigen, vertraulichkeitssensiblen Umgebungen, in denen AI-Outputs überprüft, begründet und in zuverlässige Engineering-Nachweise umgewandelt werden müssen
  • Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbaren Orchestrierungs-Stacks
  • Erfahrung mit AI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS Code-kompatiblen internen Assistenten
  • Kenntnisse von Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle
  • Erfahrung mit unterstützenden Komponenten wie Vektordatenbanken, Graph Stores, Code Indexing, OpenAPI Wrappers, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Observability und Evaluation Dashboards
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
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