Deine AufgabeDiese 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.HauptaufgabenImplementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und DokumentationsgenerierungUnterstützung von Senior Engineers bei der Konfiguration von KI-Entwicklungsumgebungen, beim Testen von Prompts, beim Vergleichen von Modell-Outputs und beim Dokumentieren wiederholbarer SDLC-NutzungsmusterErstellung von Skripten und leichtgewichtigen Services, die Git-Repositories, CI/CD-Logs, Issue-Tracker, Dokumentationsspeicher und interne Modell-Endpunkte verbindenUnterstützung bei der Vorbereitung von Übergabematerialien einschließlich Codebase-Zusammenfassungen, Service-Notizen, Build-Beobachtungen, Glossareinträgen und strukturierten Evidenz-TemplatesTesten von Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen und Dokumentation von Stärken, Einschränkungen, Risiken und praktischen NutzungshinweisenTeilnahme an Reviews mit Senior Engineers zur Validierung KI-generierter Outputs, Korrektur von Ungenauigkeiten und Verbesserung der Workflow-Qualität im Laufe der ZeitTools und Plattformen, mit denen du arbeiten wirstKI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierte Extensions, die für Enterprise-Repositories konfiguriert sindModellfamilien für Coding-Support wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern genehmigte ModelleWorkflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI, Notebooks, LangChain, LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und DokumentationsautomatisierungUnterstützende Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Paketmanager,



Log-Verarbeitung und strukturierte Prompt-RepositoriesDein ProfilWir suchen einenAI-Assisted Engineering Support Specialistmit ausgeprägten Python-Entwicklungskenntnissen, praktischer Erfahrung mit KI-Coding-Tools und solidem Verständnis von DevOps-Praktiken zur Unterstützung von KI-gesteuerten Software-Entwicklungslebenszyklus-Initiativen.Muss-Kriterien2-4 Jahre Erfahrung in Software Engineering, DevOps-Automatisierung, Data Engineering, KI-Tooling oder plattformnahen EntwicklungsrollenGute Python-Kenntnisse mit der Fähigkeit, mit APIs, Scripting, Developer-Tooling, Dokumentation, Tests und leichtgewichtigen Automatisierungsservices zu arbeitenGrundlegendes Verständnis von GitGrundlegendes Verständnis von CI/CDGrundlegendes Verständnis von LinuxGrundlegendes Verständnis von ContainernGrundlegendes Verständnis von Cloud-PlattformenGrundlegendes Verständnis von Software-Architektur-DokumentationBereitschaft, OpenStack-Kenntnisse zu vertiefenSorgfältige Arbeitsweise mit guten DokumentationsgewohnheitenNeugier und Fähigkeit, unklare Erkenntnisse zu eskalieren, anstatt KI-generierten Antworten übermäßig zu vertrauenDu fühlst dich wohl in einer vertraulichen UnternehmensumgebungLerngeschwindigkeit und QualitätsdisziplinStrukturierte KommunikationsfähigkeitenVertrautheit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierten Extensions, die für Enterprise-Repositories konfiguriert sindKenntnisse von Modellfamilien, die für Coding-Support verwendet werden, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern zugelassene ModelleErfahrung mit Workflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI,



Notebooks, LangChain, LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und DokumentationsautomatisierungKenntnisse von unterstützenden Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Paketmanagern, Log-Verarbeitung und strukturierten Prompt-RepositoriesVon VorteilPraktische Vertrautheit mit KI-Coding-AssistentenErfahrung mit Prompt EngineeringErfahrung mit LLM-APIsErfahrung mit lokaler Modell-ExperimentierungErfahrung mit RAG-Style-EntwicklungÜber unsT-Systemsist 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 & FlexibilitätInternationales, dynamisches und kollaboratives UmfeldT-Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...)Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort)Versátil ArbeitszeitenWachstum & EntwicklungMaßgeschneiderte Schulungen: Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willstWöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch)Internationale Mentoring-Sessions & Experience DaysVergütung & BenefitsFlexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)TelemedizinLebens- und UnfallversicherungSozialfondsWohlbefinden & Freizeit26+ Arbeitstage Urlaub pro JahrKostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness)100% Gehaltsfortzahlung während KrankheitsurlaubBewerbungsinformationenT-Systems Iberia verarbeitet nur die Lebensläufe von Kandidaten, die die für jedes Angebot angegebenen Anforderungen erfüllen.#J-18808-Ljbffr

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