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AI SDLC Lead Engineer (m/w/d)

il y a 9 jours

Seville

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen, • Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams, • Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python, • Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust, • Tiefgreifende praktische Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen, • Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation und Engineering-Beschleunigung, • Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Software-Architekturen, • Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition, • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, • Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung und Plattform-Betrieb, • Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen, • Fähigkeit, KI-Outputs zu hinterfragen und unvollständige Erkenntnisse in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln, • Sicherer Umgang in hochverantwortlichen, vertraulichkeitssensiblen Unternehmensprogrammen, • Erfahrung mit Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Souveränitätsanforderungen in Unternehmensumgebungen, • Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions, • Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen, • Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Patterns, • Erfahrung mit Engineering-Umgebungen einschließlich GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows, • Fähigkeit, KI-gestützte SDLC-Patterns für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Engineering-Evidence-Generierung zu definieren und zu leiten, • Fähigkeit, die Analyse von OpenStack-basierten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüssen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg anzuleiten, • Fähigkeit, KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigte Modell-Stacks für sichere Unternehmens-Use-Cases zu evaluieren und zu operationalisieren, • Fähigkeit, Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbare Review-Patterns und Evidence-Standards für KI-generierte Engineering-Outputs zu etablieren, • Fähigkeit, Software Engineers und Plattform-Spezialisten im sicheren, effektiven Einsatz von KI-Tools zu coachen, • Fähigkeit, mit Architektur-, Security-, DevOps- und Testing-Teams zu koordinieren, • Fähigkeit, für Senior Stakeholder geeignete Artefakte zu erstellen, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositions-Ansichten, Codebase-Reife-Beobachtungen und empfohlenen Engineering-Maßnahmen Wir suchen einen hocherfahrenen AI-Assisted SDLC Lead / Senior Platform Engineer mit tiefgreifender Expertise in KI-gestützten Softwareentwicklungs-Workflows, OpenStack-basierten Cloud-Architekturen und unternehmensweiten Engineering-Praktiken. Der ideale Kandidat wird KI-gestützte Entwicklungsmuster leiten, komplexe Codebase-Analysen anleiten und Qualitätskontrollen für KI-generierte Engineering-Outputs etablieren. • Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen, • Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams, • Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python, • Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust, • Tiefgreifende praktische Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen, • Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation und Engineering-Beschleunigung, • Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Software-Architekturen, • Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition, • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, • Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung und Plattform-Betrieb, • Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen, • Fähigkeit, KI-Outputs zu hinterfragen und unvollständige Erkenntnisse in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln, • Sicherer Umgang in hochverantwortlichen, vertraulichkeitssensiblen Unternehmensprogrammen, • Erfahrung mit Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Souveränitätsanforderungen in Unternehmensumgebungen, • Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions, • Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen, • Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Patterns, • Erfahrung mit Engineering-Umgebungen einschließlich GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows, • Fähigkeit, KI-gestützte SDLC-Patterns für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Engineering-Evidence-Generierung zu definieren und zu leiten, • Fähigkeit, die Analyse von OpenStack-basierten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüssen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg anzuleiten, • Fähigkeit, KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigte Modell-Stacks für sichere Unternehmens-Use-Cases zu evaluieren und zu operationalisieren, • Fähigkeit, Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbare Review-Patterns und Evidence-Standards für KI-generierte Engineering-Outputs zu etablieren, • Fähigkeit, Software Engineers und Plattform-Spezialisten im sicheren, effektiven Einsatz von KI-Tools zu coachen, • Fähigkeit, mit Architektur-, Security-, DevOps- und Testing-Teams zu koordinieren, • Fähigkeit, für Senior Stakeholder geeignete Artefakte zu erstellen, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositions-Ansichten, Codebase-Reife-Beobachtungen und empfohlenen Engineering-Maßnahmen T‑Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen Technologie mit Sinn, um eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen einbringen, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren. Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem du ohne Grenzen wachsen kannst. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden. • Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport), • Telemedizin, • Lebens- und Unfallversicherung, • Sozialfonds, • 26+ Urlaubstage pro Jahr, • Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness), • 100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub, • Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld, • T‑Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...), • Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort), • Flexible Arbeitszeiten, • Maßgeschneidertes Training: Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willst, • Wöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch), • Internationale Mentoring-Sessions & Experience Days T-Systems Iberia wird nur die Lebensläufe von Kandidaten bearbeiten, die die für jedes Angebot angegebenen Anforderungen erfüllen. #J-18808-Ljbffr

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