AI Engineer - München oder Mobile Office

• Full-timeEmployment type: Full-time
• €63,500 - €76,000 (XING estimate)
• On-site
• Be an early applicant, Verantworte die Umsetzung und technische Ausrichtung der Conversational-AI-Lösung (KIRA) und entwickle sie zu einer modularen, zukunftsfähigen AI-Plattform für gesund.de weiter. Treibe die Delivery voran, führe das Engineering-Team und stelle hochwertige deutschsprachige Gesprächserlebnisse sicher - während du die architektonische Grundlage für breitere KI-Fähigkeiten über die gesamte Produktfamilie hinweg aufbaust.
• Du bist als AI Engineer (m/w/d) Teil eines fünfköpfigen, cross-funktionalen AI-Teams und übernimmst die technische Leitung, indem du das Team führst, technische Standards setzt, Hindernisse beseitigst und die Delivery-Qualität sicherstellst.
• Du verantwortest die Roadmap-Umsetzung, inklusive Backlog-Refinement, Sprint-Planung und cross-funktionaler Stakeholder-Koordination.
• Du designst und verantwortest die technische Architektur der Conversational-AI-Lösung, einschließlich der Integration mit Backend-Systemen und Drittanbieter-AI-Plattformen.
• Du arbeitest hands-on an Prompt Engineering, Orchestrierungs-Design und Evaluation - mit besonderem Fokus auf die Qualität deutschsprachiger Gespräche.
• Du definierst und implementierst Standards für Prompting, Prompt-Versionierung, Evaluation und Qualitätssicherung.
• Du entwickelst eine skalierbare AI-Architektur (z. B. Orchestrierung, APIs, RAG-Patterns, Monitoring und Logging).
• Du triffst Build-vs-Buy-Entscheidungen für AI-Komponenten und Integrationen.
• Du trägst zur technischen Roadmap für die Ausweitung von KI-Fähigkeiten über die gesund.de-Produktfamilie bei.
• Du arbeitest eng mit dem Product Owner zusammen, um technische Umsetzung und Produktvision optimal aufeinander abzustimmen., * Bei uns erwartet dich ein junges, dynamisches Umfeld, in dem jede:r die Möglichkeit hat, sich mit seinen/ihren Stärken einzubringen und Veränderungen aktiv mitzugestalten.
• Unser Handeln wird bestimmt durch unsere core values: engagiert, visionär und gemeinschaftlich.
• Du hast Raum für deine eigenen Ideen, übernimmst Verantwortung und von profitierst von persönlichen sowie fachlichen Entwicklungsmöglichkeiten.
• Wir führen regelmäßige Veranstaltungen und Team-Events durch, um unser Wir-Gefühl weiter zu stärken und uns auf die vor uns liegenden Aufgaben einzuschwören.
• Wir bieten dir eine betriebliche Altersvorsorge inkl. sehr attraktivem Arbeitgeberzuschuss, ein jährliches Budget für deine Weiterbildung sowie einen steuerfreien Sachbezug als Gehaltsextra.
• Du hast die Wahlmöglichkeit, ob du im Münchner Office oder im Mobile Office arbeiten möchtest.

• Du bringst starke hands-on Erfahrung mit agentischen AI-/GenAI-Systemen mit (z. B. LLM-Architekturen und Orchestrierungs-Frameworks).
• Du verfügst über tiefgehende Prompt-Engineering-Skills, idealerweise im deutschsprachigen Kontext.
• Du hast Erfahrung im Design und Aufbau skalierbarer Software-Architekturen und APIs.
• Du hast nachweislich Delivery verantwortet, z. B. durch Roadmap-Umsetzung, Backlog-Management und Sprint-Kadenz.
• Du arbeitest als Player-Coach: Du schreibst selbst Code und gibst gleichzeitig die technische sowie Delivery-Richtung vor.
• Du kannst Produktanforderungen in robuste technische Lösungen übersetzen.
• Du überzeugst durch starke Kommunikationsfähigkeiten und fungierst als Brücke zwischen Produkt, Engineering und Business.
• Du sprichst Deutsch auf muttersprachlichem oder mindestens C1-Niveau (erforderlich).
• Erfahrung mit Voice Bots oder Conversational AI ist ein Plus, aber kein Muss.

Nice to Have

• Du hast Erfahrung mit Evaluation Frameworks für LLM-Outputs.
• Du bist vertraut mit RAG-Patterns, Vektordatenbanken und Retrieval-Architekturen.
• Du hast einen Hintergrund im Health Tech Bereich oder in regulierten Umgebungen.
• Du hast bereits kleine cross-funktionale Teams (5-8 Personen) geführt.
• Du hast Erfahrung mit Conversation Analytics, z. B. bei der Definition KI-spezifischer KPIs (wie Lösungsrate, Containment, CSAT), der Identifikation von Fehlermustern und der Ableitung konkreter Produktverbesserungen aus Daten.