Full description
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.
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. Wir sind keine Automation-Agentur und keine Custom-Softwareentwickler: Wir setzen auf standardisierte Produkte als Hebel und passen sie bis zur vollständigen Integration an. Wir kreieren echten, messbaren Mehrwert – und stehen dafür ein.
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
Wie wir arbeiten
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.
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
Bewerbung: Bring Dein Projekt mit!
Schick uns Deinen Lebenslauf und bring uns Dein Projekt mit!
Beschriebe uns in 3–5 Sätzen das KI-Projekt, das du uns im Zweitgespräch gerne zeigen würdest: 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 freuen uns darauf, Dich und Dein Projekt kennenzulernen!
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