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Wir suchen einen Fullstack AI Engineer (m/w/d) zur Verstärkung unseres Teams.
Bei IntegrityNext bauen wir eine gemeinsame AI- und Datenplattform auf AWS auf unserer Supply-Chain- und Product-Compliance-Plattform. Diese bildet die Grundlage für semantischen Datenzugriff, BI, APIs und agentische Produkterlebnisse.
Die Rolle ist stark hands-on und umfasst Python-basierte AI-Services, Agent-Workflows, Pipelines für unstrukturierte Daten, APIs und Integrationen. Dabei arbeitest du eng mit Java-basierten Produktsystemen zusammen und entwickelst bei Bedarf leichte Frontend-Prototypen in React.
Unsere AI-Applikationsschicht basiert auf LangChain, LangGraph, Deep Agents und Amazon Bedrock AgentCore – mit klarem Fokus auf Produktentwicklung statt Forschung. Die Rolle deckt sowohl strukturierte, datengetriebene AI-Use-Cases als auch die Verarbeitung unstrukturierter Daten für Retrieval, Agent-Workflows und zukünftige AI-native Funktionen ab.
Wir arbeiten nach dem Prinzip „You build it, you run it“ und verantworten Plattform-Funktionalitäten end-to-end – von Design und Umsetzung bis zum Betrieb in Produktion. Zudem setzen wir auf spec-driven Development und nutzen aktiv AI-gestützte Tools wie Claude Code und Cursor.
Die Position ist klar auf hands-on Engineering ausgerichtet und fokussiert sich auf die Entwicklung und Auslieferung von AI-gestützten Produktfunktionen end-to-end.
Was erwartet dich?
AI Product Development & Agentic Experiences
- Entwicklung und Umsetzung von KI-gestützten Produktfeatures mit RAG, Workflows, Tools und Multi-Step-Agenten
- Übersetzung von Produkt- und Business-Anforderungen in zuverlässige, nutzbare KI-Funktionalitäten
- Gestaltung von agentischen Produkterlebnissen mit echtem Kundennutzen
- Aufbau der AI Application Layer in Python (z. B. mit LangChain, LangGraph, Deep Agents, Bedrock AgentCore)
- Design und Implementierung von AI-APIs für interne und externe Use Cases
- Sicherstellung sauberer Integration in bestehende Produktsysteme
- Aufbau und Betrieb von unstrukturierten Datenpipelines für Dokumente und Retrieval-Workflows
- Enge Zusammenarbeit mit Plattform- und Semantic-Teams zur Sicherstellung verlässlicher Datenbasis
- Unterstützung robuster Datenverwendung für Retrieval- und Agenten-Workflows
- Weiterentwicklung von Prompt- und Context-Engineering zur Verbesserung von Qualität und Usability
- Implementierung von Evaluationsframeworks (Regressionstests, Prompt-Injection-Tests, Szenario-Validierung)
- Definition von Test- und Qualitätsstandards für agentische Systeme
- Unterstützung von Observability, Tracing und Monitoring für AI-Systeme
- Sicherstellung von stabilen, wartbaren und produktionsreifen AI-Funktionalitäten
- Kontinuierliche Verbesserung von Performance und Systemstabilität
- Mitarbeit an leichten Frontend-Prototypen und UI-Flows (z. B. React), insbesondere für Conversational Interfaces
- Unterstützung bei der Entwicklung intuitiver, nutzerzentrierter AI-Erlebnisse
- Enge Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams zur Integration von AI-Features in Java-basierte Produktsysteme
- Sicherstellung klarer Schnittstellen über APIs und Service Boundaries
- Einsatz von spec-driven Development und AI-gestützten Workflows
- Mitgestaltung moderner Engineering-Standards für Qualität, Geschwindigkeit und Wartbarkeit
Was solltest du mitbringen?
Erfahrung & fachlicher Fokus
- Fundierte praktische Erfahrung im Bereich AI Engineering, idealerweise mit produktiven oder produktionsnahen Systemen
- Erfahrung mit LLM-Anwendungen und agentischen Systemen (z. B. RAG, Tools, Workflows, Multi-Step Reasoning)
- Gutes Verständnis von agentischen Architekturen (Planung, Tool-Nutzung, Agent-Workflows, Evaluationsansätze)
- Erfahrung in der Arbeit in SaaS-Umgebungen mit mehreren Teams
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung im Aufbau von Backend-APIs und AI-Integrationen
- Erfahrung mit LangChain und/oder LangGraph, Kenntnisse in Deep Agents oder ähnlichen Frameworks sind ein Plus
- Gute Kenntnisse in AWS (z. B. Bedrock AgentCore, OpenSearch, S3, DynamoDB)
- Erfahrung mit unstrukturierten Datenpipelines (Dokumentenverarbeitung, Retrieval, Datenaufbereitung für AI)
- Verständnis für AI-Qualität, Evaluation und Testing (Eval Harnesses, Regressionstests, Validierung)
- Erfahrung mit Observability, Tracing und Monitoring für AI- oder Backend-Systeme
- Erfahrung mit agentischen Architekturen und Evaluationsframeworks
- Erfahrung mit AI Observability- und Tracing-Tools
- Erfahrung mit React oder Frontend-Prototyping für Conversational Interfaces
- Erfahrung mit semantischen Schichten, strukturierten Daten oder analytics-getriebenen AI-Use-Cases
- Erfahrung mit fortgeschrittenen Dokumentenpipelines und Retrieval-Systemen
- Starkes Ownership-Mindset und Bereitschaft, AI-Features in Produktion zu verantworten
- Strukturierte, pragmatische Herangehensweise an komplexe Systeme
- Erfahrung mit spec-driven Development und AI-gestützten Entwicklungsprozessen
- Bereitschaft, über eigene Spezialisierung hinaus zu arbeiten und End-to-End-Verantwortung zu übernehmen
- Fokus auf Qualität, Iteration und kontinuierliche Verbesserung
- Enge Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-, Semantic- und Architektur-Teams
- Fähigkeit, Anforderungen in robuste technische Lösungen zu übersetzen
- Bereitschaft, auch Frontend-nahe Aufgaben bei Bedarf zu unterstützen
- Klare, strukturierte und pragmatische Kommunikation
- Fließende Englischkenntnisse und sichere Zusammenarbeit in internationalen Teams
Was bieten wir dir?
Sinn & Impact
- Eine Tätigkeit mit echter Bedeutung, die Spaß macht und Wirkung zeigt
- Die Möglichkeit, mit deiner Arbeit einen nachhaltigen Beitrag zu leisten
- Attraktive Verdienstmöglichkeiten in einem wachsenden Unternehmen
- 30 Tage Urlaub
- EGYM Wellpass Mitgliedschaft für deine Work-Life-Balance
- Flexible Arbeitsmodelle zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
- Inspirierende Büroräume im Herzen Münchens
- Flexibles Arbeiten im Home Office oder remote innerhalb Deutschlands
- Ein professionelles, herzliches und engagiertes Team
- Zusammenarbeit auf Augenhöhe und eine offene Feedbackkultur
- Ein Umfeld, in dem man sich gegenseitig unterstützt und gemeinsam wächst
- Kurze Entscheidungswege und echte Mitgestaltungsmöglichkeiten
- Raum, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen
- Hoher Grad an Eigenverantwortung
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Helpful information
- Read what is m/f/d in the job title
