Erfahrung mit Enterprise-Systemen: Ich bringe mehrjährige Praxis in der Entwicklung von geschäftskritischen Anwendungen mit, idealerweise in Microservice- oder Event-getriebenen Architekturen. Sehr gute Kenntnisse in Java / Spring Boot / Quarkus und/oder TypeScript / React / Angular / Vue sind vorhanden. Erfahrung mit Docker / Kubernetes und mindestens einer großen Cloud ist ein Plus.
GenAI-Engineering-Know-how: Erste reale Projekte mit LLMs / GenAI, wie Retrieval-Augmented Generation, Agenten, Tool-Calling und Workflow-Orchestrierung, sind mir nicht fremd.
Saubere Architektur-Denke: Ich habe ein klares Verständnis von Separation of Concerns und deterministischen Kontrollschichten und kann AI-Komponenten klar von Core-Logik trennen.
Sicherheits- und Qualitätsbewusstsein: Ich denke in Policies, Logging, Observability, Tests und Fallbacks, statt nur in schnellen Prototypen.
Teamorientiert & neugierig: Ich arbeite eng mit Architekt:innen, Data / ML-Teams und Fachbereichen zusammen, lerne schnell dazu und helfe, aus Konzepten produktive GenAI-Lösungen zu entwickeln.
Sprachkenntnisse: Ich besitze sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Responsibilities
Entwickle Enterprise-Ready GenAI-Lösungen: Ich entwickle agentische Systeme und GenAI-Funktionalitäten, die robust, skalierbar und auditierbar in Enterprise-Landschaften laufen.
Setze AI-Architekturen um: Ich implementiere Architekturmuster wie AI-Microservices, AI-Gateways und Kontrollschichten gemäß unseren Prinzipien für Enterprise-Ready AI Applications.
Integriere GenAI in Fachanwendungen: Ich binde GenAI in bestehende Enterprise-Applikationen ein zum Beispiel für Assistants, Automatisierungen, Orchestrierung von Agenten oder intelligente Workflows.
Separation of Concerns & DSLs: Ich arbeite mit Meta-Modellen, Domänen-Sprachen und strukturierten Schnittstellen, statt beliebige Prompt-Zoo im Code zu hinterlassen.
Testing, Monitoring & Policies: Ich baue Tests, Telemetrie und Guardrails für AI-Komponenten auf, damit Verhalten nachvollziehbar, beobachtbar und steuerbar bleibt.
TechStack: Ich arbeite im Backend (Java, Spring Boot / Quarkus), im Frontend (TypeScript, React / Angular / Vue) oder Fullstack immer eng verzahnt mit Cloud- und Plattformteams.