Forward Deployed AI Engineer Energy (m/w/d)

🔥 vor 18 Stunden

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟢 Junior

🤖 KI-Ingenieur

🚫👨‍🎓 Kein Abschluss erforderlich

👻 Geisterscore 18%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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KnowWay

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11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

💼 Beratung

🤝 B2B

Artificial Intelligence • Consulting • B2B

KnowWay ist ein IT-Dienstleistungsunternehmen, das gemeinsam mit seinen Kunden KI-Lösungen entwickelt. Das Unternehmen begleitet Kundenteams von der ersten Idee über Lösungsdesign, Prototyping und Implementierung bis hin zum Betrieb in deutschen Rechenzentren. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf DSGVO-konformen Deployments sowie auf der Möglichkeit, On-Premises- und Open-Source-Modelle einzusetzen. KnowWay unterstützt bei der Umsetzung agentischer Workflows, der Entwicklung von Daten- und KI-Strategien sowie bei der Erfassung und Pflege von Unternehmenswissen mithilfe der „KnowWay-Methode“. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Produkte wie Mitschrift. AI an – einen KI-Meeting-Assistenten für Microsoft Teams, Zoom und Google Meet, dessen Hosting und Modelle in deutschen bzw. EU-Rechenzentren betrieben werden. KnowWay verfügt nach eigenen Angaben über Erfahrung aus führenden IT-Beratungen und regulierten Branchen wie Energie und Telekommunikation.

Beschreibung

• Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse sowie implizites Wissen verstehen • Anforderungen in Agent Blueprints und technische Lösungen übersetzen • KI-Agenten mit LLMs, RAG, Tool Use / Function Calling und Agenten-Orchestrierung entwickeln • Dokumente, Daten und Wissen für Retrieval und Agenten aufbereiten • Innerhalb weniger Tage funktionierende Prototypen entwickeln und mit Nutzern iterieren • Golden Questions, Testsets und Regressionstests zur Evaluation aufbauen • Feedback analysieren und Agenten kontinuierlich verbessern • Technische Möglichkeiten und Grenzen verständlich gegenüber Kunden kommunizieren • Wiederverwendbare Komponenten gemeinsam mit dem Plattformteam weiterentwickeln • Use Cases von Discovery bis Go-Live übernehmen • Auf Senior-Level Standards und Blueprints für das Agent Building weiterentwickeln, auf Kundenleitungsebene arbeiten und Forward Deployed Engineering im Team skalieren

🎯 Anforderungen

• Praktische Erfahrung im GenAI Engineering, idealerweise mindestens 1–2 Jahre Erfahrung mit LLM-Anwendungen, RAG, Prompt Engineering, Tool Use und Agenten-Orchestrierung • Sehr gute Python-Kenntnisse auf Produktionsniveau • Erfahrung mit der Evaluation von GenAI-Anwendungen, z. B. Testsets, Golden Questions oder Regressionstests • Verständnis von Chunking, Retrieval, Metadaten und Wissensstrukturen • Freude am direkten Kundenkontakt und die Fähigkeit, unklare Anforderungen selbstständig zu strukturieren • Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden Anforderungen • Deutsch verhandlungssicher • Eigene Projekte, GitHub-Repositories oder andere Arbeitsproben erwünscht • Energiewirtschaftliches Know-how, z. B. Marktkommunikation, GPKE, EDIFACT, SAP IS-U oder kVASy (Nice-to-have) • BPMN oder vergleichbare Prozessmodellierung (Nice-to-have) • GCP, Docker und CI/CD (Nice-to-have) • Knowledge Graphs oder strukturierte Wissensrepräsentation (Nice-to-have) • Erfahrung aus Consulting oder anderen kundenorientierten technischen Rollen (Nice-to-have)

🏖️ Vorteile

• 30 Tage Urlaub • Erfolgsbeteiligung und Perspektive auf VSOPs • Flexible Arbeitszeiten und Remote-first-Arbeitsmodell • Standorte bzw. Smartoffice rund um Hamburg, Ruhrgebiet/NRW und München • Direkter Kontakt zu Fachbereichen und Entscheider • Frühe Verantwortung und hoher Gestaltungsspielraum • Modernes GenAI-Umfeld mit Fokus auf produktive AI Agents • Wertschätzendes Team und kurze Entscheidungswege

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