Staff Engineer (gn) - Data & AI Focus

Wir suchen einen Staff Engineer (gn) mit Schwerpunkt auf Daten und Künstlicher Intelligenz, der unser Tech- und Engineering-Team verstärkt. In dieser Rolle werden Sie aktiv an der Gestaltung unserer architektonischen Ausrichtung mitwirken, die Grundlagen unserer Ingenieursarbeit stärken und die verantwortungsvolle Einführung von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen Teams vorantreiben. Sie arbeiten hands-on in Ihrem Wertstrom und tragen gleichzeitig umfassend zur Organisation bei, indem Sie Systeme verbessern, Teams unterstützen und langfristige technische Auswirkungen erzielen. Wenn Sie Freude daran haben, komplexe Systemherausforderungen zu lösen, Ingenieure zu betreuen und pragmatische KI-Anwendungen mit messbarem Einfluss zu erkunden, dann ist diese Position genau das Richtige für Sie. Ihre Mission umfasst die Bereitstellung von architektonischer und technischer Führung, die Unterstützung von Ingenieuren bei der Gestaltung und Implementierung hochwertiger Dienste, sowie die enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering- und Datenteams, um architektonische Entscheidungen zu treffen. Sie werden auch KI-Technologien bewerten und integrieren, um Systeme und Prozesse zu stärken, sowie Best Practices und Richtlinien für die verantwortungsvolle Einführung von KI zu definieren. Wir bieten Ihnen ein flexibles Arbeitsumfeld mit der Möglichkeit, remote zu arbeiten, und erwarten von Ihnen, dass Sie Ihren Wohnsitz in Deutschland haben.

Der ideale Kandidat hat bereits als Staff Engineer gearbeitet und Einfluss auf Abteilungsebene, nicht nur innerhalb des eigenen Teams. Sie verfügen über umfassende Erfahrung in moderner Softwareentwicklung und verteilten Systemen. Starke architektonische Denkweise und die Fähigkeit, Teams und Stakeholder in technischen Entscheidungen zu vereinen, sind unerlässlich. Sie haben tiefgehende Erfahrung mit ereignisgesteuerten Systemen, Microservices und AWS-basierten Architekturen. Zudem sind Sie mit Konzepten wie Data Warehousing, Datenmodellierung, Daten-Governance, Datenpipelines und Datenqualitätsrahmen vertraut. Ein solides Verständnis von KI-Konzepten wie LLMs, Embeddings, Vektorsuche, Agenten und Automatisierungsmustern wird ebenfalls erwartet. Die Fähigkeit, KI-Funktionalitäten in bestehende Systeme oder Workflows zu integrieren und deren Machbarkeit, Risiken und Auswirkungen zu bewerten, ist von Vorteil. Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.