Du willst KI nicht nur in Demos sehen, sondern dort, wo sie Menschen den Arbeitstag leichter macht? Dann mach, was Du liebst – bei uns. Als Software Engineer AI bringst Du KI zu unseren Kund*innen. Du baust Features, die in einer gewachsenen Software wirklich ankommen: skalierbar, sicher und so, dass man sie gern benutzt. Dein Spielfeld sind AWS, Bedrock und alles, was ein Agent so braucht. Wie Du dabei vorgehst, entscheidest Du mit Deinem Team. Ihr diskutiert offen, probiert Neues aus und findet gemeinsam die beste Lösung. „Das haben wir schon immer so gemacht“ hörst Du bei uns nicht. So entsteht eine Software zum Mitgestalten – in einem Team zum Wohlfühlen. Das sagt André, Software Engineer AI: “An meinem Job gefällt mir besonders die Freiheit, die neuesten Technologien auszuprobieren, Architekturentscheidungen mitzugestalten und vor allem für unsere Kund*innen mit neuen, sicheren und skalierbaren Features echten Mehrwert zu schaffen.” Du machst aus KI echte Features: Du bindest KI-Services und -Tools von AWS in unsere bestehende Systemlandschaft ein und bringst AI-native Features von der ersten Idee bis zu unseren Kund*innen. Du baust Dinge, die halten: Deine AI-Cloud-Anwendungen laufen stabil und skalieren mit – auch dann, wenn alle gleichzeitig klicken. Du fühlst Dich im ganzen Stack zu Hause: Im Backend arbeitest Du mit Java 21, Quarkus und dem AWS CDK, im Frontend mit TypeScript und React. Dazu kommen IntelliJ IDEA, Git und Maven. Du redest mit, wie gebaut wird: Das „Wie“ gestaltest Du gemeinsam mit Deinem Team. Ob AI-Architektur, Cloud-Design oder nachhaltige Lösungsansätze. Deine Meinung zählt und Du tauschst Dich regelmäßig mit allen Entwickler*innen aus. Du sorgst für KI mit gutem Gewissen: Du setzt Data-Governance-Richtlinien um und achtest darauf, dass wir Daten und Modelle verantwortungsvoll einsetzen. Vorweg: Niemand erfüllt jede Zeile einer Stellenanzeige. Wenn Du Dich im Großteil wiederfindest, bewirb Dich. Das bringst Du mit: Erfahrung: Du hast mindestens 3 Jahre in der Java-Entwicklung gearbeitet, gern im Backend von SaaS-Produkten. Realitätssinn: Du hast AI-Systeme schon in bestehende, gewachsene IT-Landschaften integriert. Greenfield ist schön, Bestandssysteme sind echt. Du kennst beides. AI-Know-how: Du hast praktisch mit RAG-Architekturen gearbeitet, verstehst agentische KI-Systeme und bringst ein solides Machine-Learning-Grundverständnis mit. Schnittstellen: REST und GraphQL sind für Dich kein Neuland, verteilte Systeme auch nicht. DevOps-Mindset: CI/CD, Monitoring (CloudWatch, Prometheus), Docker und Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, CDK) gehören zu Deinem Werkzeugkasten. Sprache: Du sprichst Deutsch auf C1-Niveau und fühlst Dich auch auf Englisch wohl. Wenn Du das auch noch kannst, freuen wir uns doppelt: Amazon Bedrock AgentCore oder vergleichbare Agent- und LLM-Runtime-Plattformen AWS (Bedrock, S3, Lambda, ECS, RDS) oder Erfahrung mit vergleichbaren Cloud- und LLM-Plattformen MCP (Model Context Protocol), Tool Calling und die Anbindung externer APIs an Agenten LLM Observability und LLM Security Und vor allem: Du bist neugierig auf angewandte AI und probierst neue Tools gern aus. Du packst Dinge selbst an, behältst den Überblick und übernimmst Verantwortung, auch dann, wenn ein Produkt noch in den Kinderschuhen steckt.