KI-Softwareentwickler / Agentischer SDLC-Workflow-Ingenieur (m/w/d)

Deutsche Telekom; Sevilla; Híbrido; EUR 90.000 - 120.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transport

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Sozialfonds

Urlaubstage

Descripción de la vacante

T‑Systems sucht einen erfahrenen AI Workflow Engineer, der wiederverwendbare KI-gestützte Workflows für SDLC-Automatisierung, Repository-Analyse und Code-Scanning entwickelt. Sie verpacken Prompts, Tools und Model-Routing in klare, wiederverwendbare Engineering-Beschleuniger und sorgen für robuste Schnittstellen und Logging.

Sie arbeiten eng mit DevOps-Teams, Git-Plattformen und CI/CD-Systemen zusammen, integrieren Evidence-Repositories und erstellen nachvollziehbare Outputs mit Quellen und

Formación

• Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder KI-Workflow-Implementierung
• Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit API-Integration
• Praktische Kenntnisse von Orchestrierungs-Frameworks und RAG-Patterns
• Praktische Kenntnisse von Tool Calling und Evaluation Loops
• Fähigkeit zur Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Workflows mit klaren Schnittstellen
• Gutes Verständnis von CI/CD, Git-Workflows, Containern und Kubernetes
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für Workflow-Dokumentation
• Erfahrung mit KI-Entwicklungsplattformen/Editor-Integrationen (VS Code etc.)

Responsabilidades

• Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning und Build-Diagnose.
• Integration mit Git-Plattformen, CI/CD, Dokumentationsspeichern, Issue-Trackern und Service-Katalogen.
• Erstellung nachvollziehbarer Outputs mit Quellen, Konfidenzindikatoren und Reviewer-Checkpoints.
• Experimentieren mit Open-Source- und proprietären Modellen in genehmigten Umgebungen.
• Unterstützung von Lead-Teams durch Übersetzung von Fragen in strukturierte Workflows.

Conocimientos

Python

API-Integration

Orchestrierung

RAG-Patterns

Tool Calling

Evaluation-Loops

CI/CD

Git-Workflows

Container-Erfahrung

Kubernetes

Herramientas

LangGraph

AutoGen

CrewAI

OpenAI Agents SDK

LlamaIndex Workflows

Semantic Kernel

VS Code-Integration

Cursor

Windsurf

Claude Code

Continue

Cline

Aider

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, Evaluierungschecks, Wiederholungsversuche und menschliche Freigabeschritte in wiederholbare Engineering-Beschleuniger.

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, Evaluierungschecks, 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.
• Verpacken von Prompts, Tools, Retrieval-Layern, Model-Routing, Evaluierungschecks, 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-Evidence-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 ausgeprägten praktischen Python-Kenntnissen, Erfahrung in DevOps-Automatisierung und Expertise im Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für SDLC-Automatisierung, Code-Analyse und Engineering-Beschleuniger.

Muss-Kriterien

• Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder KI-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, Fehlerbehandlung, 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, vertraulichen Umgebungen, in denen KI-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 KI-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-Indexierung, OpenAPI-Wrappern, 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 einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft zu erzeugen. 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.

• Flexibles Vergütungsmodell (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)
• Telemedizin
• Lebens- und Unfallversicherung
• Sozialfonds
• 26+ Urlaubstage pro Jahr
• Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness)
• 100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub

Unternehmensrichtlinien

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

Weitere Details

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

Und viele weitere Vorteile, Teil von T-Systems zu sein!