Deine Aufgabe

Diese Rolle umfasst die Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities sowie die Unterstützung von Senior Engineers in KI-Entwicklungsumgebungen. Du arbeitest mit verschiedenen KI-Coding-Modellen, Entwicklungstools und SDLC-Plattformen, um Engineering-Workflows und Dokumentation zu verbessern. Hauptaufgaben

Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und Dokumentationsgenerierung Unterstützung von Senior Engineers bei der Konfiguration von KI-Entwicklungsumgebungen, beim Testen von Prompts, beim Vergleichen von Modell-Outputs und beim Dokumentieren wiederholbarer SDLC-Nutzungsmuster Erstellung von Skripten und leichtgewichtigen Services, die Git-Repositories, CI/CD-Logs, Issue-Tracker, Dokumentationsspeicher und interne Modell-Endpunkte verbinden Unterstützung bei der Vorbereitung von Übergabematerialien einschließlich Codebase-Zusammenfassungen, Service-Notizen, Build-Beobachtungen, Glossareinträgen und strukturierten Evidenz-Templates Testen von Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen und Dokumentation von Stärken, Einschränkungen, Risiken und praktischen Nutzungshinweisen Teilnahme an Reviews mit Senior Engineers zur Validierung KI-generierter Outputs, Korrektur von Ungenauigkeiten und Verbesserung der Workflow-Qualität im Laufe der Zeit Tools und Plattformen, mit denen du arbeiten wirst

KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierte Extensions, die für Enterprise-Repositories konfiguriert sind Modellfamilien für Coding-Support wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern genehmigte Modelle Workflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI, Notebooks, LangChain, LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und Dokumentationsautomatisierung Unterstützende Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Paketmanager,



Log-Verarbeitung und strukturierte Prompt-Repositories Dein Profil

Wir suchen einen

AI-Assisted Engineering Support Specialist

mit ausgeprägten Python-Entwicklungskenntnissen, praktischer Erfahrung mit KI-Coding-Tools und solidem Verständnis von DevOps-Praktiken zur Unterstützung von KI-gesteuerten Software-Entwicklungslebenszyklus-Initiativen. Muss-Kriterien

2-4 Jahre Erfahrung in Software Engineering, DevOps-Automatisierung, Data Engineering, KI-Tooling oder plattformnahen Entwicklungsrollen Gute Python-Kenntnisse mit der Fähigkeit, mit APIs, Scripting, Developer-Tooling, Dokumentation, Tests und leichtgewichtigen Automatisierungsservices zu arbeiten Grundlegendes Verständnis von Git Grundlegendes Verständnis von CI/CD Grundlegendes Verständnis von Linux Grundlegendes Verständnis von Containern Grundlegendes Verständnis von Cloud-Plattformen Grundlegendes Verständnis von Software-Architektur-Dokumentation Bereitschaft, OpenStack-Kenntnisse zu vertiefen Sorgfältige Arbeitsweise mit guten Dokumentationsgewohnheiten Neugier und Fähigkeit, unklare Erkenntnisse zu eskalieren, anstatt KI-generierten Antworten übermäßig zu vertrauen Du fühlst dich wohl in einer vertraulichen Unternehmensumgebung Lerngeschwindigkeit und Qualitätsdisziplin Strukturierte Kommunikationsfähigkeiten Vertrautheit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierten Extensions, die für Enterprise-Repositories konfiguriert sind Kenntnisse von Modellfamilien, die für Coding-Support verwendet werden, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern zugelassene Modelle Erfahrung mit Workflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI, Notebooks, LangChain,



LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und Dokumentationsautomatisierung Kenntnisse von unterstützenden Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Paketmanagern, Log-Verarbeitung und strukturierten Prompt-Repositories Von Vorteil

Praktische Vertrautheit mit KI-Coding-Assistenten Erfahrung mit Prompt Engineering Erfahrung mit LLM-APIs Erfahrung mit lokaler Modell-Experimentierung Erfahrung mit RAG-Style-Entwicklung 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) Adaptable 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 Bewerbungsinformationen

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

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