AI SDLC Lead Engineer (m/w/d) (Reus)

AI SDLC Lead Engineer (m/w/d) (Reus)

03 oct
|
Deutsche Telekom
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Reus

03 oct

Deutsche Telekom

Reus

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

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Wachstum & Entwicklung

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Vergütung & Benefits

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Telemedizin

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Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness)

100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub

Unternehmensrichtlinien

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