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

Deutsche Telekom; Valencia; Híbrido; EUR 60.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transport

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Zuschüsse

Descripción de la vacante

T‑Systems sucht einen erfahrenen AI Workflow Engineer, der robuste KI-gestützte Workflows für SDLC-Automatisierung entwickelt und in bestehende Toolchains integriert.

Sie arbeiten an Repository-Analysen, Code-Scanning und Dokumentationsgenerierung, verpacken Prompts und Tools zu wiederverwendbaren Acceleratoren, und unterstützen Senior Stakeholder mit belastbaren Ergebnissen.

Formación

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung oder KI-Workflow-Implementierung.
• Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse.
• Erfahrung mit API-Integration, Orchestrierungs-Frameworks und Evaluation Loops.
• Verständnis von CI/CD, Git-Workflows, Containern und Kubernetes.
• Starke Schreib- und Dokumentationsfähigkeiten für Workflows und Evidence Packs.

Responsabilidades

• Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung.
• Verpacken von Prompts, Tools, Retrieval-Layern und Model-Routing in Engineering-Beschleuniger.
• Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern und Issue-Trackern.
• Erstellung nachvollziehbarer Outputs mit Quellen, Konfidenzindikatoren, Reviewer-Checkpoints und Annahmen.
• Experimentieren mit Open-Source/ Open-Weight Modellen in genehmigten Umgebungen zur SDLC-Automatisierung.
• Unterstützung von Leads durch Übersetzung von Fragen in strukturierte CI/CD-Workflows.

Conocimientos

Python

DevOps

API-Integration

Orchestrierung

RAG-Patterns

CI/CD

Git-Workflows

Kubernetes

Dokumentation

Kommunikation

Herramientas

Docker

Code-Editor-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, 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!

T-Systems Iberia verarbeitet nur die Lebensläufe von Kandidaten, die die für jedes Angebot angegebenen Anforderungen erfüllen.