AI Engineering Workflow Entwickler (m/w/d)
8 days ago
Granada
Diese Rolle konzentriert sich auf die Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities und die Unterstützung von Senior Engineers in KI-Entwicklungsworkflows. Du arbeitest mit Tools für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und Dokumentationsgenerierung. • Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und Dokumentationsgenerierung, • Unterstützung von Senior Engineers bei der Konfiguration von KI-Entwicklungsumgebungen, beim Testen von Prompts, beim Vergleichen von Modell-Outputs und beim Dokumentieren wiederholbarer SDLC-Nutzungsmuster, • Erstellung von Skripten und leichtgewichtigen Services, die Git-Repositories, CI/CD-Logs, Issue-Tracker, Dokumentationsspeicher und interne Modell-Endpunkte verbinden, • Unterstützung bei der Vorbereitung von Übergabematerialien einschließlich Codebase-Zusammenfassungen, Service-Notizen, Build-Beobachtungen, Glossareinträgen und strukturierten Evidenz-Templates, • Testen von Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen und Dokumentation von Stärken, Einschränkungen, Risiken und praktischen Nutzungshinweisen, • Teilnahme an Reviews mit Senior Engineers zur Validierung von KI-generierten Outputs, Korrektur von Ungenauigkeiten und Verbesserung der Workflow-Qualität im Laufe der Zeit Du arbeitest mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierten Extensions, die für Enterprise-Repositories konfiguriert sind. Die Rolle umfasst die Nutzung von Modellfamilien für Coding-Support wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern genehmigte Modelle. Du nutzt Workflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI, Notebooks, LangChain, LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und Dokumentationsautomatisierung sowie unterstützende Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Package-Manager, Log-Processing und strukturierte Prompt-Repositories. Wir suchen einen AI-Assisted Engineering Support Engineer mit ausgeprägten Python-Entwicklungsfähigkeiten, praktischer Erfahrung mit KI-Coding-Assistenten und solidem Verständnis von Software-Development-Lifecycle-Tools und -Praktiken in einer Unternehmensumgebung. • 2-4 Jahre Erfahrung in Software Engineering, DevOps-Automatisierung, Data Engineering, KI-Tooling oder plattformnahen Entwicklungsrollen, • Ausgeprägte Python-Kenntnisse mit der Fähigkeit, mit APIs, Scripting, Developer-Tooling, Dokumentation, Tests und leichtgewichtigen Automatisierungsservices zu arbeiten, • Grundlegendes Verständnis von Git-Versionskontrolle, • Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines, • Grundlegendes Verständnis von Linux-Betriebssystemen, • Grundlegendes Verständnis von Containern (Docker), • Grundlegendes Verständnis von Cloud-Plattformen, • Grundlegendes Verständnis von Software-Architekturdokumentation, • Bereitschaft, OpenStack-Kenntnisse zu vertiefen, • Sorgfältige Arbeitsweise mit guten Dokumentationsgewohnheiten, • Neugier und Lernbereitschaft, • Fähigkeit, unklare Befunde zu eskalieren, anstatt KI-generierten Antworten übermäßig zu vertrauen, • Komfortables Arbeiten in einer vertraulichen Unternehmensumgebung, • Lerngeschwindigkeit und Qualitätsdisziplin, • Strukturierte Kommunikationsfähigkeiten, • Praktische Vertrautheit mit KI-Coding-Assistenten (wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS-Code-basierten Extensions), • Erfahrung mit Prompt Engineering, • Erfahrung mit LLM-APIs #J-18808-Ljbffr