Job-Nr. 68001722
NG

Foward Deployed AI Engineer (m/d/w)

Neurawork GmbH & Co. KG vor 1 Wochen
VollzeitHybrid
StandorteAmpfing, Bayern +1

Als Forward Deployed AI Engineer bei Neurawork bist Du die technische Instanz in unseren Kundenprojekten im Mittelstand: Du verstehst die Prozesse des Kunden, entwirfst die Architektur, integrierst unsere Standardprodukte tief in seine Systemlandschaft und sorgst dafür, dass am Ende etwas produktiv läuft – nicht nur auf Folien existiert. Weil Du technisch weißt, wovon du sprichst, berätst du Kunden auf Augenhöhe – bis in die Geschäftsführung. Wir arbeiten nach unserem eigenen Operational-AI-Vorgehensmodell. Aufgaben Was du bei uns machst

  • Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI, Automatisierung) in bestehende Systemlandschaften – Cloud oder lokal
  • Technische Machbarkeit bewerten: Use Cases auf Umsetzbarkeit, Datenlage, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren
  • Enge Zusammenarbeit mit der Kunden-IT: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit, Betrieb
  • Beratung mit technischer Substanz: Kunden von der Fachabteilung bis zur Geschäftsführung fundiert beraten – Roadmaps, die technisch tragen
  • Mitgestaltung unserer Frameworks und Produkte: Erkenntnisse aus Projekten zurückspielen
  • Wissenstransfer: Live-Sessions aus laufenden Projekten in unserer KI-Ausbildung mit anschließendem TÜV-SÜD Zertifikat und im KI- Business-Coaching
  • Framework-driven statt ad hoc – und du gestaltest die Frameworks mit
  • Standardprodukte als Hebel, Anpassungen bis zur Full-Integration selbstverständlich
  • Wert statt Stunden – Ergebnisse statt Tagessätze
  • Direkter Draht zum Founding-Team, keine Beratungspyramide
  • Präsenz online wie offline; GF Christoph Knöll ist sichtbar in der DACH-KI-Szene (data:unplugged, TÜV SÜD, LinkedIn) Qualifikationen Was wir suchen
  • Studium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften) oder einen vergleichbar tiefen technischen Werdegang
  • Selbst gebaute KI-Systeme: Du hast mindestens ein KI-System selbst konzipiert und umgesetzt – z. B. eine RAG-Pipeline, einen produktiven Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung
  • Tiefes technisches Verständnis von LLMs, Retrieval, Agentic AI, Cloud vs. lokalem Betrieb – inklusive der Grenzen
  • Sicherer Umgang mit Code (z. B. Python), APIs und Datenanbindung
  • 3+ Jahre Berufserfahrung in technischer Umsetzung (z. B. als Engineer, Data Scientist, Entwickler:in, technische:r Projektleiter:in); Kundenkontakt oder Beratungserfahrung ist ein Plus
  • Freude daran, Technik verständlich zu erklären – idealerweise Erfahrung mit Workshops, Vorträgen oder Live-Sessions
  • Verhandlungssicheres Deutsch, gutes Englisch
  • Wohnsitz in Deutschland
  • Nicht passend für dich, wenn …
  • Du eine Zertifizierung ohne Track Record hast,
  • Du lieber Strategien entwickelst, als selbst Hand an Systeme zu legen,
  • Du noch kein KI-System selbst gebaut hast, das Du zeigen kannst.
  • Was löst es, wie ist es aufgebaut, welchen Teil hast du selbst umgesetzt? Ein Link zu GitHub, Demo-Video o. Ä. ist willkommen.
  • Beruflich, privat oder Open Source – alles zählt, solange du es selbst umgesetzt hast.
  • Vertrauliche Kundenprojekte gern anonymisiert oder mit Beispieldaten Wir bieten Wie wir arbeiten Benefits

Was wir bieten

  • Mandatsverantwortung ab dem ersten Projekt, ohne Layer über dir
  • Fachlicher Austausch mit der KI-Elite in Deutschland - in unserem Team bist du immer am Zahn der Zeit
  • Moderner Tech-Stack und Raum zur Vertestung
  • Sichtbarkeit als Experte über unsere KI-Business-Coaching-Community und TÜV-SÜD-Kooperation
  • Voll-remote möglich— Teamtage und Kundenworkshops vor Ort, üblicherweise 2-4 Tage/Monat im DACH-Raum
  • Direkter Draht zur Geschäftsführung, kurze Entscheidungswege
  • Marktgerechtes Gehalt bei schnellen Wachstumsmöglichkeiten

KI-Systeme bauen, integrieren und beim Mittelstand zum Laufen bringen. Du baust KI-Systeme, die wirklich laufen – RAG-Pipelines, Agenten, Automatisierungen. Und Du willst nicht im Backlog eines Produktteams verschwinden, sondern direkt beim Kunden sehen, was deine Lösung bewirkt.

Über den Arbeitgeber

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