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201 – 500 Mitarbeitende
BeratungLogistikReisen
GRADION ist eine Digital- und Deep-Tech-Beratung, die Unternehmen bei Technologiekonzeption und Umsetzung unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst KI-Strategie und deren Implementierung, KI- und ML-Entwicklung, Technologieberatung, Cloud- und DevOps-Engineering, Cybersicherheit sowie technische Audits. Als Teil der NFQ Group entwickelt und betreibt GRADION Plattformen und stellt Engineering-Teams für Kunden aus den Bereichen E-Commerce, Fintech, Reisen, Fertigung und Start-ups bereit. Die globalen Teams arbeiten in Asien, Europa und der MENA-Region mit Rund-um-die-Uhr-Abdeckung und Prozessen nach ISO 27001. Das Unternehmen bietet außerdem Schulungen zu Führung und KI-Bereitschaft an.
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Stellen im Unternehmen

Senior Software Engineer, KI-Adoption

Principal Engineer für die KI-Einführung auf Gradions digitalen Plattformen und Deep-Tech-Lösungen. Verbindet praktische LLM-Entwicklung mit Architektur, Zuverlässigkeit und technischer Führung ohne disziplinarische Verantwortung.

VNVietnamHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSCybersicherheitDockerGoGoogle Cloud PlatformJavaJavaScriptKubernetesNode.jsPythonVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Gibt Architektur und Designrichtung für die komplexesten Systeme vor.
  • Entwickelt, prototypisiert und debuggt Lösungen gemeinsam mit Engineering-Teams.
  • Prüft Implementierungen mit hohem Risiko und stärkt Engineering-Standards.
  • Arbeitet mit Tech Leads an Skalierbarkeit, Performance und Zuverlässigkeit und baut technische Schulden ab.
  • Bewertet und testet neue Technologien und dokumentiert anschließend die Entscheidungen.
  • Übersetzt unklare Anliegen von Kunden und Stakeholdern in eine klare technische Richtung.
  • Entwickelt mit und arbeitet direkt an LLMs, KI-APIs, Agenten, RAG und Evaluierungsmethoden.
  • Erkennt wertvolle KI-Anwendungsfälle, setzt sie um und teilt Erkenntnisse zur Wiederverwendung.
  • Steuert Architektur, Systemdesign, Skalierbarkeit, Performance, Zuverlässigkeit, technische Schulden und Technologiewahl team- und projektübergreifend.
  • Mentort Engineers und prägt technische Entscheidungen ohne disziplinarische Verantwortung.

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb produktiver Software.
  • Fundierte Kenntnisse in Systemdesign und Architektur, einschließlich Skalierbarkeit, Performance, verteilter Systeme und Zuverlässigkeit.
  • Tiefgehende Expertise in mindestens einer Programmiersprache sowie praktische Kenntnisse mehrerer weiterer Sprachen.
  • Fähigkeit, sich schnell in eine unbekannte Codebasis einzuarbeiten.
  • Erfahrung mit Technologien wie Python, Go, Node.js, Java, AWS oder GCP sowie Docker oder Kubernetes; dies sind Beispiele, keine festen Anforderungen.
  • Praktische Erfahrung beim Aufbau LLM-basierter Systeme.
  • Erfahrung mit KI-APIs sowie Prompt- und Kontextdesign und mindestens einem der Bereiche Agenten, RAG oder Evaluierung.
  • Regelmäßige Nutzung von KI-Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex für echte Arbeitsaufgaben.
  • Nachweis, die technische Richtung mehrerer Teams oder eines großen, langfristigen Programms vorgegeben zu haben.
  • Fähigkeit, erfahrene Engineers zu mentorieren und ohne formale Weisungsbefugnis Einfluss zu nehmen.
  • Gutes Urteilsvermögen bei der Entscheidung, wann nicht gebaut, technische Schuld abgebaut oder ein Auftrag abgelehnt werden sollte.
  • Sicherheit in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden und nichttechnischen Stakeholdern.
  • Bereitschaft, Entwicklungen im Fachgebiet kontinuierlich zu verfolgen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit dem produktiven Betrieb von KI-Systemen in großem Maßstab, einschließlich Evaluierungs-Frameworks, Schutzmaßnahmen sowie Kosten- und Latenzoptimierung.
  • Von Vorteil: umfassende Erfahrung mit Datenplattformen, Cybersicherheit, Robotik oder Unternehmenssystemen.
  • Von Vorteil: Erfahrung im Aufbau interner Tools oder Plattformen.
  • Von Vorteil: Beiträge zu Open-Source-Projekten, Vorträge auf Konferenzen oder technische Veröffentlichungen.

Zusatzleistungen

  • Leistungsbonus von bis zu zwei Monatsgehältern.
  • Zweimal jährlich Leistungsbeurteilungen.
  • Umfassender Krankenversicherungsschutz.
  • 15 Tage Jahresurlaub.
  • Volles Gehalt während der Probezeit.
  • Hybrides Arbeitsmodell.
  • Mitarbeit in Technologie-Communities.
  • Möglichkeiten zur Arbeit an globalen Projekten.
  • Kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Attraktives Gehalt.
  • Leistungen, die deinen Beitrag widerspiegeln.

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