Forward-Deployed Engineer (m/w/d)

Was du in 12 Monaten geliefert hast.

• Mehrere Enterprise-Implementierungen parallel verantwortet und in den stabilen Produktivbetrieb gebracht – Datenmodell, Architektur, Umsetzung, Abnahme.
• Ein Domänenmodell, das den Produktivbetrieb ausgehalten und beim nächsten Kunden derselben Branche als Ausgangspunkt gedient hat.
• Mindestens eine Komponente, die jemand anderes im nächsten Projekt ohne Rückfrage wiederverwendet hat.
• Eine wiederkehrende Kundenanforderung, die durch dich vom Einzelprojekt in die Produkt-Roadmap gewandert ist.
• Eine technische Architekturentscheidung, gegen die der Raum zunächst war und die sich als richtig erwiesen hat.

Für wen das ist.

Personen, die in Systemen und in Daten denken – und selbst ausliefern.

Du modellierst die Domäne deiner Kund:innen, bevor du etwas baust: Entitäten, Beziehungen, Taxonomien, Metadaten. Graphbasierte Modellierung ist dir vertraut, nicht nur als Begriff. Du hast Datenstrecken aus heterogenen Quellsystemen aufgebaut – Dokumentenablagen, Wikis, CMS, Produktdatenbanken, Fileshares, ERP und CRM – inklusive inkrementeller Synchronisation, Deduplizierung, Mapping und allem, was unstrukturierte Inhalte erst auswertbar macht. Du kannst beurteilen, ob ein Datenbestand eine Zusage trägt, bevor sie gegeben wird.

Du hast Enterprise-Integrationen end-to-end verantwortet, von API-Design (REST und GraphQL) bis zur Systemintegration, und du schreibst den Code dafür selbst, in einer Qualität, die in den Produktivbetrieb darf. Du hältst mehrere Projekte gleichzeitig im Kopf, ohne dass eines davon still liegt. Du kennst LLMs, Prompt Engineering und Enterprise-AI-Deployments aus der Praxis. Du nutzt KI als Hebel in deiner eigenen Arbeit und kannst konkret beschreiben, wie sich dein Output dadurch verändert hat. Und du stehst mit dem, was du gebaut hast, beim Kunden im Raum – von der Entwickler:innen-Ebene bis zum C‑Level. Verhandlungssicheres Englisch setzen wir voraus.

Für wen das nichts ist.

Personen, die eine fertige Delivery-Vorlage abarbeiten wollen. Bei uns gibt es noch keinen fixen Standard, du baust ihn mit. Personen, die das Bauen lieber weiterreichen – reine

Koordination ist diese Rolle nicht. Personen, die Datenmodellierung und Datenaufbereitung an jemand anderen übergeben möchten. Und Personen, die ihre Prioritäten von außen erwarten: Wenn dir jemand sagen muss, woran du heute arbeitest, wirst du hier nicht glücklich.

Was wirklich nötig ist, und was nicht.

C1-Deutsch ist für die direkte Beratung deutscher Kund:innen relevant. Wenn dein Schwerpunkt internationale Accounts sind, sprich uns trotzdem an. Akademische Abschlüsse und eine feste Jahreszahl prüfen wir nicht. Eine bestimmte Programmiersprache im Lebenslauf ebenfalls nicht – uns interessiert, was du gebaut hast, ob es in Betrieb gegangen ist, wie viel davon du ohne Rückendeckung entschieden hast und wie du mit Daten umgegangen bist, die nicht so waren wie zugesagt.

Wie wir arbeiten. Flexible Modelle, remote oder hybrid. Flache Strukturen, klare Entscheidungen. Du deployst eigenständig; zwischen dir und der Produktivumgebung steht niemand. Frisch finanziert mit einer der größten Seed-Runden Europas (20 Mio. USD).

Let's build the future of work – together. Seriously.

Bei octonomy erwartet dich ein Umfeld, das Qualität schätzt, Kreativität fördert und echte, messbare Resultate liefert. Wenn du Lust hast, KI auf höchstem Niveau in den Business-Alltag zu bringen und mit uns gemeinsam zu skalieren, freuen wir uns darauf, dich kennenzulernen.

octonomy.ai | We grow output. Not headcount.

Wir zeigen einen Auszug und einen Link je Anzeige, und den vollen Text, wenn die Quelle es erlaubt. Genannte Marken und Logos gehören ihren Inhabern.

Quelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Tabelle; dl-de/by-2-0; eigene Berechnung

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026

Grobe Schätzung: 44.000 €–58.000 €/Jahr