(Senior) Integration Engineer - AI Platform (m/w/d)

Für wen das ist

Du denkst End-to-End, von der Anforderung bis zum stabilen Service. Du schreibst produktionsreifes Python und triffst technische Entscheidungen mit Blick auf LLM-Verhalten: Embeddings, Ingestion, Chunking, Retrieval. Du hast mit RAG und LLM-Agenten gebaut, in Produktion oder in ernsthaften Side Projects. Du arbeitest AI-native: Claude, Cursor oder vergleichbare Tools gehören zu deinem Alltag, und du kannst beschreiben, wie sich deine Arbeit dadurch verändert hat. Du kommst mit unscharfen, unterbestimmten Problemen klar, bei denen Daten und Anforderungen anfangs unklar sind. Must-haves

• Du hast produktionsreife Python-Services ausgeliefert.
• Docker.
• Hands-on-Erfahrung mit RAG und mit LLM-Agenten oder agentischen Workflows, beruflich oder in substanziellen Side Projects.
• Textmanipulation und Data Wrangling.
• Erfahrung mit Agentic Coding.
• Belege für das, was du gebaut hast: öffentliche Repos, ein Take-Home oder ein Walkthrough eines privaten Projekts.

Nice to have

• Data-Engineering-Hintergrund.
• CI/CD und Cloud (AWS, Azure).

Für wen das nicht ist

Engineers, die sich eng auf einen Teil des Stacks spezialisieren wollen. Wir bewegen uns über Datenintegration, Service-Betrieb und die Plattform selbst hinweg. Es kommen neue Kunden, neue Datenquellen und neue Ansätze. Keine zwei Wochen sehen gleich aus.

Der Stack

Python, Docker, leichtgewichtige Web-Services für Near-Real-Time, gängige Auth-Mechanismen (OAuth, SSO). CI/CD und Cloud (AWS, Azure) von Vorteil. AI-Tools sind Teil unserer Arbeitsweise, kein Add-on. Wie wir arbeiten

Flache Hierarchien, klare Strukturen, remote und hybrid. Made in Germany, SOC 2- und DSGVO-konform. Keine Pilotitis: Wir liefern stabile Implementierungen, getestet wie Software. Arbeitssprache Englisch. Deutsch min. B2 hilft bei deutschsprachigen Kundendaten. Warum diese Rolle

• Tooling rund um LLM-Agenten und agentische Workflows bauen, ein offenes, schnelllebiges Feld.
• Probleme lösen, die vor wenigen Jahren nicht möglich waren.
• Echte Ownership: prägen, wie das Implementation-Team an Probleme herangeht.
• Deine Arbeit treibt den Kundenerfolg direkt, mit messbaren Ergebnissen statt Proof-of-Concepts.

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 praxisnah in den Business-Alltag zu bringen und mit uns gemeinsam zu wachsen, freuen wir u ns darauf, dich kennenzulerne n.

Schreib uns formlos oder mit allem Drum und Dran – Hauptsache, du hast Lust, mitzugestalten.

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

Posted Nov 01, 2026