KI-Softwareentwickler / Agentischer SDLC-Workflow-Ingenieur (m/w/d)
30 days ago
Reus
Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung. Du verpackst Prompts, Tools, Retrieval-Layer, Model-Routing, Evaluierungschecks, Wiederholungsversuche und menschliche Freigabeschritte in wiederholbare Engineering-Beschleuniger. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung. Du verpackst Prompts, Tools, Retrieval-Layer, Model-Routing, Evaluierungschecks, Wiederholungsversuche und menschliche Freigabeschritte in wiederholbare Engineering-Beschleuniger. • Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung., • Verpacken von Prompts, Tools, Retrieval-Layern, Model-Routing, Evaluierungschecks, Wiederholungsversuchen und menschlichen Freigabeschritten in wiederholbare Engineering-Beschleuniger., • Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern, Issue-Trackern, Test-Outputs, Service-Katalogen und Architektur-Evidence-Repositories., • Erstellung von Workflow-Outputs, die nachvollziehbar bleiben, einschließlich nachverfolgbarer Quellenreferenzen, Konfidenzindikatoren, Reviewer-Checkpoints und expliziter Annahmen., • Experimentieren mit Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen, um die Nützlichkeit für SDLC-Automatisierung und Übergabeaufgaben zu vergleichen., • Unterstützung von Arbeitspaket-Leads durch Übersetzung mehrdeutiger Engineering-Fragen in strukturierte KI-gestützte Workflows und validierte Ergebnisse. Wir suchen einen erfahrenen AI Workflow Engineer mit ausgeprägten praktischen Python-Kenntnissen, Erfahrung in DevOps-Automatisierung und Expertise im Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für SDLC-Automatisierung, Code-Analyse und Engineering-Beschleuniger. • Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder KI-Workflow-Implementierung, • Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse, • Erfahrung mit API-Integration, • Praktische Kenntnisse von Orchestrierungs-Frameworks, • Praktische Kenntnisse von RAG-Patterns, • Praktische Kenntnisse von Tool Calling, • Praktische Kenntnisse von Evaluation Loops, • Erfahrung in der Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Engineering-Workflows mit klaren Schnittstellen, Logging, Fehlerbehandlung, Konfiguration und Wartbarkeitsdisziplin, • Gutes Verständnis von CI/CD, • Gutes Verständnis von Git-Workflows, • Gutes Verständnis von Containern, • Gutes Verständnis von Kubernetes, • Gutes Verständnis von Software-Architektur-Dokumentation, • Gutes Verständnis von modularen Cloud-Software-Umgebungen, • Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Workflow-Dokumentation, Evidence Packs, Nutzungsanleitungen und Entscheidungsunterstützung für Senior Stakeholder, • Du fühlst dich wohl in mehrdeutigen, vertraulichen Umgebungen, in denen KI-Outputs überprüft, begründet und in zuverlässige Engineering-Nachweise umgewandelt werden müssen, • Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbaren Orchestrierungs-Stacks, • Erfahrung mit KI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS Code-kompatiblen internen Assistenten, • Kenntnisse von Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle, • Erfahrung mit unterstützenden Komponenten wie Vektordatenbanken, Graph Stores, Code-Indexierung, OpenAPI-Wrappern, GitLab/GitHub-APIs, Jenkins-APIs, Observability und Evaluation-Dashboards T‑Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. 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