Deine Aufgabe
Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung. Du verpackst Prompts, Tools, Retrieval-Layer, Model-Routing, Evaluierungsprüfungen, Wiederholungsversuche und menschliche Freigabeschritte in wiederholbare Engineering-Beschleuniger.

Hauptaufgaben

Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung
Verpackung von Prompts, Tools, Retrieval-Layern, Model-Routing, Evaluierungsprüfungen, Wiederholungsversuchen und menschlichen Freigabeschritten in wiederholbare Engineering-Beschleuniger
Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern, Issue-Trackern, Test-Outputs, Service-Katalogen und Architektur-Evidenz-Repositories
Erstellung von Workflow-Outputs, die nachvollziehbar bleiben, einschließlich nachverfolgbarer Quellenreferenzen, Konfidenzindikatoren, Reviewer-Checkpoints und expliziter Annahmen
Experimentieren mit Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen, um die Nützlichkeit für SDLC-Automatisierung und Übergabeaufgaben zu vergleichen

Unterstützung von Arbeitspaket-Leads durch Übersetzung mehrdeutiger Engineering-Fragen in strukturierte KI-gestützte Workflows und validierte Ergebnisse

Dein Profil
Wir suchen einen erfahrenen AI Workflow Engineer mit umfangreicher Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Dev Ops-Automatisierung und AI-Workflow-Implementierung. Der ideale Kandidat sollte über ausgeprägte Python-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks und ein tiefes Verständnis von CI/CD-Systemen und Cloud-Umgebungen verfügen.

Muss-Kriterien





Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Dev Ops-Automatisierung, Platform Engineering oder AI-Workflow-Implementierung
Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse
Erfahrung mit API-Integration
Praktische Kenntnisse von Orchestrierungs-Frameworks
Praktische Kenntnisse von RAG-Patterns
Praktische Kenntnisse von Tool Calling
Praktische Kenntnisse von Evaluation Loops
Erfahrung in der Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Engineering-Workflows mit klaren Schnittstellen, Logging, Error Handling, Konfiguration und Wartbarkeitsdisziplin
Gutes Verständnis von CI/CD
Gutes Verständnis von Git-Workflows
Gutes Verständnis von Containern
Gutes Verständnis von Kubernetes
Gutes Verständnis von Software-Architektur-Dokumentation

Gutes Verständnis von modularen Cloud-Software-Umgebungen

Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Workflow-Dokumentation, Evidence Packs, Nutzungsanleitungen und Entscheidungsunterstützung für Senior Stakeholder
Du fühlst dich wohl in mehrdeutigen, vertraulichkeitssensiblen Umgebungen, in denen AI-Outputs überprüft, begründet und in zuverlässige Engineering-Nachweise umgewandelt werden müssen
Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks wie Lang Graph, Auto Gen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Llama Index Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbaren Orchestrierungs-Stacks
Vertrautheit mit AI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline,



Aider oder VS Code-kompatiblen internen Assistenten
Kenntnisse von Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie Deep Seek Coder, Qwen/Qwen-Coder, Code GeeX, Star Coder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle

Erfahrung mit unterstützenden Komponenten wie Vektordatenbanken, Graph Stores, Code Indexing, OpenAPI Wrappers, Git Lab/Git Hub APIs, Jenkins APIs, Observability und Evaluation Dashboards

Über uns

T-Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen Technologie mit Sinn, um eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen.
Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen einbringen, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren.
Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem du ohne Grenzen wachsen kannst. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden.

Arbeitsumfeld & Flexibilität

Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld

T-Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...)

Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort)

Versátil Arbeitszeiten

Wachstum & Entwicklung

Maßgeschneiderte Schulungen: Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willst

Wöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch)

Internationale Mentoring-Sessions & Experience Days

Vergütung & Benefits

Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)
Telemedizin
Lebens- und Unfallversicherung

Sozialfonds

Wohlbefinden & Freizeit

26+ Arbeitstage Urlaub pro Jahr
Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness)

100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub

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📌 KI-Softwareentwickler / Agentic SDLC Workflow Engineer (m/w/d) (Sevilla)
🏢 Deutsche Telekom
📍 Sevilla