Deine Aufgabe Diese Rolle konzentriert sich auf die Definition und Leitung von KI-gestützten Software-Entwicklungslebenszyklus-Mustern und die Anleitung der Analyse von OpenStack-basierten Control-Plane-Services. Die Position umfasst die Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen, die Etablierung von Qualitätskontrollen für KI-generierte Outputs und das Coaching von Engineering-Teams zur effektiven Nutzung von KI-Tools.

Hauptaufgaben

Definition und Leitung von KI-gestützten SDLC-Mustern für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Generierung von Engineering-Nachweisen Anleitung der Analyse von OpenStack-basierten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsabläufen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigten Open-Weight- oder chinesischen Coding-Modell-Stacks für sichere Enterprise-Anwendungsfälle Etablierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbaren Review-Mustern und Nachweisstandards für KI-generierte Engineering-Outputs Coaching von Software-Ingenieuren und Plattform-Spezialisten zur sicheren, effektiven Nutzung von KI-Tools bei gleichzeitiger Koordination mit Architektur-, Sicherheits-, DevOps- und Testing-Teams Erstellung von Artefakten für Senior-Stakeholder, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositionsansichten, Codebase-Reife-Beobachtungen und empfohlenen Engineering-Maßnahmen Beispiele für Markt-Tools, Modelle und SDLC-Plattformen, die erwartet werden Arbeit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions, die mit unternehmensgeprüften Modell-Endpunkten verbunden sind Nutzung von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen, die über genehmigte Kontrollen betrieben werden Einsatz von agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines,



Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Mustern Arbeit in Engineering-Umgebungen einschließlich GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows Dein Profil Wir suchen einen hocherfahrenen AI-Assisted Engineering Lead mit fundierter Expertise in Software Engineering, KI-gestützten Coding-Tools und Plattformarchitektur. Der ideale Kandidat verfügt über umfangreiche praktische Erfahrung mit KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und LLM-basierten Workflows, kombiniert mit ausgeprägten technischen Fähigkeiten in mehreren Programmiersprachen und Cloud-nativen Technologien. Muss-Kriterien Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust Fundierte praktische Erfahrung im Einsatz von KI-Coding-Agenten und LLM-basierten SDLC-Workflows für große Codebasen Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation Erfahrung mit KI-Coding-Agenten zur Beschleunigung von Engineering-Prozessen Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Software-Architekturen Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition Erfahrung mit CI/CD Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung Kenntnisse im Plattformbetrieb Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen Fähigkeit, KI-Outputs kritisch zu hinterfragen Fähigkeit, unvollständige Informationen in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln Du fühlst dich wohl in Umgebungen mit hoher Verantwortung und Vertraulichkeitsanforderungen in Unternehmensprogrammen Erfahrung mit Anforderungen an Nachprüfbarkeit,



Rückverfolgbarkeit und Datensouveränität Vertrautheit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluation Loops und strukturierten Tool-Calling-Patterns Erfahrung mit Engineering-Umgebungen wie GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package Registries und Terminal-nativen Automatisierungs-Workflows 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 &

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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 Unternehmensrichtlinien T-Systems Iberia verarbeitet nur die Lebensläufe von Kandidaten, die die für jedes Angebot angegebenen Anforderungen erfüllen

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