Design und Betrieb von Backend-Diensten, die die Payroll-Plattform unterstützen, REST/gRPC-APIs und ereignisgesteuerte Architekturen auf AWS (EKS, S3, RDS, Bedrock)
Integration von LLMs in Produktionsdiensten: Prompt Engineering, API-Orchestrierung und AI-Agenten-Workflows für Anwendungsfälle wie Dokumentenauszug (z.B. Verträge, Richtlinien), automatisierte Routen und Lösungen von Serviceanfragen sowie personalisierte, mitarbeiterorientierte Assistenten.
Eigenverantwortung für und Weiterentwicklung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform oder Pulumi und Aufbau von CI/CD-Pipelines
Ausführung von Kubernetes in der Produktion, Bereitstellung, Skalierung, Debuggen und Optimierung von Diensten für Zuverlässigkeit und Leistung
Aufbau und Verantwortung für die Observability von Ende zu Ende: Monitoring, Alarmierung und Dashboards, um die Produktion gesund zu halten.
Automatisierung von Workflows: Identifizierung und Implementierung von Automatisierungsmöglichkeiten, z.B. im Datenaustausch mit Behörden, Versicherungen und anderen Stakeholdern.
Bewertung und Integration von AI-Tools und -Diensten, die unserer Architektur entsprechen und AI-gestützte Funktionen von Prototyp zu Produktion bringen.
Treffen von Systemdesign
und Architekturentscheidungen mit echtem Einfluss auf den Aufbau der Plattform.

Nachgewiesene Exzellenz in mindestens einer Backend-Sprache. Kotlin und/oder Python sind von Vorteil, aber sauberen, wartbaren Code erstellt zu werden, zählt mehr als die spezifische Sprache.
Tiefe AWS-Erfahrung (EKS, S3, RDS, Bedrock)
Starke Kubernetes-Kenntnisse in Produktionsumgebungen
Infrastructure-as-Code mit Terraform oder Pulumi
CI/CD-Pipeline-Design (Gitlab, Github Actions oder Ähnliches)
Erfahrung mit LLM-APIs (z.B. Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock), Einbettungsmodellen und AI-Orchestrierungsmustern wie Tool-Calls und Guardrails.
Erfahrung in der API-Integration und Systeminteroperabilität.
Nachgewiesene Erfahrung: Nachweis von AI-gesteuerten Funktionen in den Produktionsprozess, einschließlich LLM-Integration, Prompt Engineering und API-Orchestrierung.
Erfahrung im Aufbau von AI-Agenten-Workflows (DSPy, Hugging Face-Stack oder ähnlich), die einen echten Geschäftswert bieten.
Sie haben die Überwachung, Warnung und Dashboards aufgebaut und verwendet, um Produktionsvorfälle zu debuggen.
Unternehmerische Denkweise, Initiative und die Fähigkeit, in einer dynamischen Start-up-Umgebung zu arbeiten.
Starke analytische und strategische Denkweise.
Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Lösungen verständlich zu vermitteln.

Die einmalige Gelegenheit, mit erfahrenen Serienunternehmern an einem neuen Projekt zu arbeiten.
Sie werden einer der ersten Mitarbeiter sein.
Attraktives Gehaltspaket mit Zugang zu Unternehmensanteilen (ESOP).
Flexible Arbeitszeiten mit der Option, remote zu arbeiten.
Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung und Unterstützung für kontinuierliches Lernen.
Ein kollaboratives und innovatives Arbeitsumfeld.

Senior AI Platform Engineer

Key skills