Frontier Engineer (d/f/m)

### Arbeitsmodell

Wir sind überzeugt, dass hybrides Arbeiten der richtige Weg ist, um unseren Mitarbeitenden größtmögliche Flexibilität zu ermöglichen. Aufgrund der geschäftlichen Anforderungen dieser Position handelt es sich um eine **hybride Rolle mit drei Präsenztagen pro Woche bei einem Kunden oder in einem Cognizant-Büro in Deutschland**.

Unabhängig von Ihrem individuellen Arbeitsmodell unterstützen wir eine gesunde Work-Life-Balance durch unsere vielfältigen Wellbeing-Angebote.

Die für diese Position beschriebenen Arbeitsbedingungen entsprechen dem Stand zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Sie können sich abhängig von Ihrem jeweiligen Projekt sowie von geschäftlichen und kundenspezifischen Anforderungen ändern. Selbstverständlich kommunizieren wir die Erwartungen an die Rolle jederzeit transparent.

### Das sollten Sie mitbringen

• **3 bis 10 Jahre Erfahrung in der technischen Umsetzung und Bereitstellung von Lösungen** sowie fundierte Erfahrung im Einsatz von KI-Tools über den gesamten Technologie-Stack hinweg.
• Praktische Erfahrung mit **Agentic Coding und Multi-Agent-Orchestrierung** unter Verwendung von Frameworks wie **LangChain, AutoGen oder LangGraph**.
• Fundierte Kenntnisse im **Prompt und Intent Engineering** sowie die Fähigkeit, KI-generierten Code hinsichtlich Qualität und Korrektheit zu validieren.
• Erfahrung in der Entwicklung von **RAG-Pipelines** und im Umgang mit **Vektordatenbanken**, um KI-Agents mit relevantem Kontext zu versorgen und deren Genauigkeit zu verbessern.
• Erfahrung mit **LLMOps und dem Management des Modell-Lebenszyklus**, einschließlich der Implementierung von Guardrails, AIOps-Observability sowie CI/CD für KI-Systeme.

### Damit sind Sie besonders erfolgreich

• Nachgewiesene Expertise in **Agentic Engineering und Orchestrierung**, kombiniert mit fundierten Kenntnissen in Context und Retrieval Engineering.
• Erfahrung im produktiven Betrieb von KI-Systemen (**LLMOps**) und im skalierbaren Einsatz von LLMs und KI-Agents.
• Nachgewiesene Erfahrung in der **End-to-End-Umsetzung von Full-Stack-KI-Lösungen** sowie ein ausgeprägter „AI-first“-Ansatz bei der Entwicklung neuer Lösungen.
• Fundiertes Fach- und Domänenverständnis sowie die Fähigkeit, **KI-generierte Ergebnisse im realen Geschäftskontext kritisch zu bewerten und zu validieren**.
• Eine starke **Business- und Ergebnisorientierung** sowie die Bereitschaft, langfristige Verantwortung für die vom Team entwickelten und produktiv eingesetzten Lösungen zu übernehmen.

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

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