(Senior) AI Engineer (w/d/m)

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About this role

Du verantwortest AI-Systeme für den Mittelstand, vom ersten Termin bei Kund:innen bis zum laufenden Betrieb. WE BUILD AI gibt es seit Februar 2025. Wir sind rund zehn Leute in einem Loftbüro in Köln-Ehrenfeld und bauen AI-Lösungen für den gehobenen Mittelstand.

Level: Regular oder Senior

Ort: Köln-Ehrenfeld und Homeoffice

Start: ab sofort

Bei uns gehört dir ein Projekt

Du arbeitest immer in einem Projektteam mit anderen Engineers und Consultants. Gemeinsam klärt ihr mit Fachbereich und IT-Leitung unserer Kund:innen, was sie brauchen. Die Architektur verantwortest du, und das System bauen und betreiben wir zusammen.

So läuft ein Projekt bei uns

Ein typisches Projekt hat drei Phasen, und du begleitest alle als technisch verantwortliche Person im Projektteam.

Discovery Sprint mit dem Fachbereich: Wir legen fest, welches Problem wir lösen und woran wir den Erfolg messen.

Pilotphase mit klaren Go/No-Go-Kriterien: Ihr baut eine erste Version, die Nutzer:innen im Fachbereich testen.

Ausbau und Betrieb: Trägt der Pilot, bringt ihr das System in den Alltag und haltet es mit Monitoring stabil.

Deine Aufgaben

Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agentic AI im gesamten Unternehmenskosmos.

Du konzipierst LLM-Anwendungen mit RAG, strukturierter Extraktion und Agentic Workflows und entscheidest die Architektur.

Backend-Services und APIs entwickelst du in Python, meist mit FastAPI.

Auf Azure, meist mit Azure OpenAI und AI Foundry, bringst du die Systeme in Betrieb und betreust sie dort.

Mit Tests, Evaluation und Monitoring sicherst du die Qualität von Anfang an.

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Responsibilities

  • Level: Regular oder Senior
  • Ort: Köln-Ehrenfeld und Homeoffice
  • Start: ab sofort
  • Discovery Sprint mit dem Fachbereich: Wir legen fest, welches Problem wir lösen und woran wir den Erfolg messen.
  • Pilotphase mit klaren Go/No-Go-Kriterien: Ihr baut eine erste Version, die Nutzer:innen im Fachbereich testen.
  • Ausbau und Betrieb: Trägt der Pilot, bringt ihr das System in den Alltag und haltet es mit Monitoring stabil.

Requirements

  • Du konzipierst LLM-Anwendungen mit RAG, strukturierter Extraktion und Agentic Workflows und entscheidest die Architektur.
  • Backend-Services und APIs entwickelst du in Python, meist mit FastAPI.
  • Auf Azure, meist mit Azure OpenAI und AI Foundry, bringst du die Systeme in Betrieb und betreust sie dort.
  • Mit Tests, Evaluation und Monitoring sicherst du die Qualität von Anfang an.
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EU Requirements

Job Details

Posted26 October 2026
Closes25 November 2026
Work ModeOnsite

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