AI SDLC Lead Engineer /x)

Über die PositionAls Senior Software Engineering Expert übernehmen Sie die fachliche Führung der KI-gestützten Software-Engineering-Aktivitäten für Meridian und etablieren wiederverwendbare SDLC-Patterns für die Analyse, Validierung, Dokumentation und Weiterentwicklung komplexer Cloud-Software-Stacks. Mit besonderem Fokus auf OpenStack-basierte Services und große Software-Repositories definieren Sie, wie KI-Entwicklungsplattformen, Coding Agents sowie unternehmensseitig freigegebene Open-Source- oder Open-Weight-Modelle in Engineering-Workflows integriert werden. Sie nutzen diese Technologien, um Code-Verständnis, Build- und Dependency-Analysen, Refactoring, technische Dokumentation und Software-Handover zu beschleunigen und gleichzeitig Vertraulichkeit, Nachvollziehbarkeit und eine hohe Qualität der Engineering-Nachweise sicherzustellen. In dieser Rolle:

• definieren und steuern Sie KI-gestützte SDLC-Patterns für Repository Intake, Code Exploration, Service Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und die Erstellung von Engineering-Nachweisen.
• steuern Sie die Analyse OpenStack-basierter Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüsse und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg.
• evaluieren und operationalisieren Sie KI-Entwicklungsplattformen, Coding Agents sowie freigegebene Open-Weight- oder chinesische Coding-Modelle für den sicheren Einsatz im Unternehmensumfeld.
• etablieren Sie Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt Libraries, wiederverwendbare Review-Patterns und Standards für Nachweise aus KI-generierten Engineering-Ergebnissen.
• unterstützen und coachen Sie Software Engineers und Platform Specialists beim sicheren und effektiven Einsatz von KI-Tools und koordinieren die Zusammenarbeit mit Architektur-, Security-, DevOps- und Testing-Teams.
• erstellen Sie adressatengerechte Unterlagen für Senior Stakeholder, darunter Bewertungen von Transitionsrisiken, Darstellungen der Service-Dekomposition, Einschätzungen zur Reife von Codebasen und Empfehlungen für weitere Engineering-Maßnahmen.

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Software Engineering, Platform Engineering oder in technischen Architekturrollen sowie nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams.
• Sehr gute praktische Programmierkenntnisse in Python sowie mindestens einer weiteren Backend- oder systemnahen Sprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust.
• Fundierte praktische Erfahrung mit AI Coding Agents und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen, technische Dokumentation und die Beschleunigung von Engineering-Prozessen.
• Sehr gutes Verständnis OpenStack-basierter Cloud-Software-Architekturen einschließlich modularer Service-Dekomposition, Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüsse und Build-Strukturen.
• Gute Kenntnisse in CI/CD, Kubernetes-basierter Bereitstellung und Platform Operations.
• Fähigkeit, Senior Engineers in komplexen und nicht vollständig definierten Umgebungen fachlich zu führen, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und unvollständige Evidenz in strukturierte und umsetzbare Engineering-Entscheidungen zu überführen.
• Erfahrung in Enterprise-Programmen mit hohen Anforderungen an Vertraulichkeit, Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und digitale Souveränität.

Nice-to-Have Skills

• Praktische Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS-Code-basierten Erweiterungen, die mit unternehmensseitig freigegebenen Modell-Endpunkten verbunden sind.
• Erfahrung mit Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder vergleichbaren Modellen, die unter entsprechenden Sicherheits- und Governance-Vorgaben betrieben werden.
• Erfahrung mit agentenbasierten und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluation Loops und strukturierten Tool-Calling-Patterns.
• Erfahrung mit Engineering-Umgebungen und Technologien wie GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package Registries und terminalbasierten Automatisierungs-Workflows.
• Erfahrung mit der Konzeption von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt Libraries, wiederverwendbaren Review-Patterns oder Standards für KI-gestützte Engineering-Nachweise.
• Erfahrung mit der Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen und Coding-Modellen für sichere Enterprise-Umgebungen.
• Erfahrung mit souveränen Softwareumgebungen, Software-Handover, Transition Readiness oder Technical-Due-Diligence-Aktivitäten.
• Erfahrung im Coaching von Engineers oder Platform Specialists beim sicheren und effektiven Einsatz KI-gestützter Entwicklungstools.
• Erfahrung in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit Architektur, Security, DevOps, Software Engineering, Platform Engineering und Testing.

Was wir bietenFlexible Arbeitsmodelle: Flexible Arbeitszeiten und hybride Arbeitsmodelle für eine gesunde Work-Life-Balance.Umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten: Kontinuierliche fachliche Weiterentwicklung und Lernmöglichkeiten, einschließlich des Zugangs zu neuesten Technologien und individuellen Karrierewegen.Starke Teamkultur: Ein kooperatives und unterstützendes Teamumfeld mit flachen Hierarchien, offener Kommunikation und regelmäßigen Teamevents.Modernes Arbeitsumfeld: Modernste Ausstattung an zeitgemäßen Arbeitsplätzen in attraktiven Büros.Attraktive Vergütung: Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und umfangreiche Zusatzleistungen.Mobilitätslösungen: Verschiedene Mobilitätsangebote, beispielsweise eine Firmenwagenoption oder ein Zuschuss zum öffentlichen Nahverkehr.