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AI Engineer – Agentic Systems (m/w/d)MWAY DIGITAL GmbH • Stuttgart, DE
AI Engineer – Agentic Systems (m/w/d)

AI Engineer – Agentic Systems (m/w/d)

MWAY DIGITAL GmbH • Stuttgart, DE
Vor 14 Tagen
Stellenbeschreibung

Deine Aufgaben

Du hast Spaß daran, smarte Software zu entwickeln, die echten Mehrwert schafft? KI-Technologien faszinieren dich – und du willst sie nicht nur verstehen, sondern in produktive Anwendungen bringen, die Nutzer täglich verwenden? Dann bist du bei uns genau richtig.

Mit One/AI bieten wir eine maßgeschneiderte, sichere und intuitive Lösung, die KI DSGVO-konform in bestehende Unternehmenssysteme integriert. Als AI Engineer baust du die agentischen KI-Systeme, die dahinterstecken – Anwendungen, die auf Basis moderner Sprachmodelle in Echtzeit auf Daten und Nutzeraktionen reagieren.

  • Du baust agentische KI-Anwendungen auf Basis fertiger Foundation-Modelle (Large Language Models, LLMs) – mit Tool-Calling, RAG (Retrieval-Augmented Generation, das Anreichern von KI-Antworten mit unseren Live-Daten) und Multi-Agenten-Orchestrierung.
  • Du verarbeitest Daten in Echtzeit und integrierst die KI in bestehende Systeme und Datenströme unserer Kunden.
  • Du schreibst sauberen, wartbaren, produktionsreifen Code (Python; Rust von Vorteil) und verantwortest ihn bis in den Betrieb.
  • Du entwickelst Evaluations- und Test-Strategien für nicht-deterministische KI-Systeme und baust CI/CD-Pipelines (Continuous Integration / Continuous Delivery, automatisierte Bau- und Auslieferungsprozesse) sowie automatisierte Tests.
  • Du bleibst am Puls neuer KI-Entwicklungen und überführst vielversprechende Ansätze in unternehmensrelevante Features.

Dein Profil

  • 2–5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon nachweislich Anwendungen in Produktion gebracht (nicht nur Prototypen oder Notebooks).
  • Sicher in Python und im Backend (APIs, System-Design, Tests); Interesse an Rust von Vorteil.
  • Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen: Orchestrierungs-Frameworks (z. B. LangChain/LangGraph oder vergleichbar), Tool-/Function-Calling, RAG oder Agenten.
  • Vertraut mit agilen Methoden (Scrum oder Kanban).
  • Grundverständnis von Machine Learning und den gängigen ML-Werkzeugen (PyTorch, TensorFlow, ClearML) ist von Vorteil – wir trainieren jedoch keine eigenen Foundation-Modelle, sondern bauen Anwendungen darauf.


Was uns wichtig ist

  • Du arbeitest gerne im Team, übernimmst Verantwortung und denkst mit.
  • Du löst Probleme strukturiert und behältst dabei das Ziel im Blick.
  • Du bist neugierig, offen für Neues und hast Lust, dich weiterzuentwickeln.
  • Du kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch.

Warum wir?

  • Zeit und Ort, die zu dir passen: Flexible Arbeitszeiten, saubere Zeiterfassung, die Möglichkeit, in Teilzeit zu arbeiten, und Homeoffice, wann immer es passt.
  • 30 Tage Urlaub + 6 Gleittage: Genug Zeit zum Abschalten, on top of the usual.
  • Gut eingearbeitet: Mentoring von Tag eins an, damit du schnell ankommst.
  • Macademy: Unser eigenes Weiterentwicklungsprogramm – für alle, die mehr wollen.
  • Mobil unterwegs: Wir bezuschussen dein Deutschlandticket.
  • Aufs Rad: (E-)Bike-Leasing über Jobrad – dank eigener Fahrradgarage und Duschen kommst du entspannt an, egal wie du fährst.
  • Für später vorgesorgt: Betriebliche Altersvorsorge ist bei uns Standard.
  • Rundum versorgt: Mittagessen in unserer bezuschussten Kantine, Getränke gibt's den ganzen Tag kostenlos.
  • Fit bleiben: Wellpass oder Urban Sports Club – so wie's dir passt.
  • Team-Momente: Regelmäßige Teamevents, die auch wirklich Spaß machen.
  • Unser Zuhause in Stuttgart: Helle, neue Räume, gut angebunden an den ÖPNV – du kommst schnell und unkompliziert zu uns.


Wir wurden von FOCUS-Business als bester Arbeitgeber im Mittelstand 2026 empfohlen. Überzeuge auch Du Dich von uns und bring Deine Karriere auf das nächste Level.

Über uns

Wir pflegen Gemeinschaftsgeist, nicht den Einzelkampf. Wir suchen neue Kolleginnen und Kollegen, die mit uns gemeinsam digitale Zukunft gestalten wollen. In kleinen, agilen Teams mit flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswegen.

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