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# AI Platform Engineer

- **Company:** AGILOX Services GmbH
- **Location:** Neukirchen bei Lambach, Austria (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €58,800.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Systems Engineering, Microsoft Azure, Cloud Computing, Computer Programming, Continuous Integration, Python (Programming Language), PostgreSQL, Routing, OAuth, OpenID, Parsing, Search Technologies, TypeScript, Large Language Models, Gitlab-ci, Terraform, Key Vault
- **Published:** September 11, 2026
- **Apply:** https://agilox.pi-asp.de/bewerber-web/?company=AGISE-FIRMA-ID&tenant=&lang=AT#position,id=1dd562eb-01dd-42bc-bb3a-2bb92043e3be,jobportalid=7d51b858-e466-400d-8696-5e01d3b26140

## About the Role

* Mind. 2 Jahre Erfahrung in Software- und Platform Engineering, idealerweise mit eigener Verantwortung für produktive Systeme
 * Fundierte Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und Infrastructure as Code, vorzugsweise Azure und Terraform
 * Gute Kenntnisse in PostgreSQL, APIs, Authentication und Identity (OAuth2/OIDC; Entra ID von Vorteil)
 * Praktische Erfahrung mit CI/CD, Observability, Monitoring, Alerting und Incident Handling
 * Sicherer Umgang mit Python und/oder TypeScript sowie Erfahrung mit typisierten und gut getesteten Codebasen
 * Erfahrung mit AI-Plattform-Komponenten wie LLM-Gateways, Model Serving, selbst betriebenen Open-Weight-Modellen, LLM-Observability, RAG oder LLM-Evaluation ist von Vorteil. Deep-ML-Research ist nicht erforderlich
 * Erfahrung mit agentischen Coding-Tools wie Claude Code oder Codex ist von Vorteil
 * Systems-Engineering-Denkweise: Qualität wird gemessen statt geschätzt; deterministische Lösungen haben Vorrang vor cleveren Prompts
 * Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse von Vorteil
 * Teamfähigkeit, Freude an kontinuierlichem Lernen und Wissensaustausch, * Erfahrung in Software- und Platform Engineering
 * Cloud-Infrastruktur und Infrastructure as Code (vorzugsweise Azure und Terraform)
 * PostgreSQL
 * APIs
 * Authentication und Identity
 * CI CD
 * Python bzw. TypeScript
 * Erfahrung mit typisierten und gut getesteten Codebasen
 * AI-Plattform-Komponenten

Nice-To-Have Kenntnisse

 * agentische Coding-Tools wie Claude Code oder Codex

Erforderliche Sprachen

 * Englisch B2

Nice-to-have Sprachen

 * Deutsch A1

## Description

Wir revolutionieren den Markt für autonome mobile Roboter mit einer neuen Generation von Plug-and-Play-Transportsystemen: dem autonomen Intralogistikroboter AGILOX.
Wir bauen unsere AI-Engineering-Organisation weiter aus und suchen Verstärkung für zwei eng verbundene Teams:

AI Platform Engineering - Entwicklung und Betrieb unserer AI-Plattform mit Azure, Terraform, PostgreSQL, Python/TypeScript, LLM Gateway, RAG, Observability und Evaluation.
AI Product Engineering - Entwicklung AI-basierter Funktionen für unsere digitalen Produkte mit TypeScript, LLMs, Agents, RAG und Tool Calling.

Da beide Teams eng zusammenarbeiten, musst du dich nicht endgültig auf ein Team festlegen. Bewirb dich auf die Position, die dich am meisten anspricht. Im weiteren Prozess evaluieren wir gemeinsam, welcher Aufgabenbereich und welches Team am besten zu deinen Stärken, Interessen und Erfahrungen passen., * Entwicklung und Betrieb unserer AI-Plattform: Azure Container Apps, Terraform, GitLab CI/CD, PostgreSQL, Blob Storage, Key Vault und Entra ID

 * Automatisierung von Monitoring und Alerting, Definition von SLOs sowie Verantwortung für Incident Response und Deployments
 * Umsetzung von Security- und Identity-Konzepten: Managed Identities, Least-Privilege-Zugriffe, Secret Management und Network Controls gemäß unseren Compliance-Anforderungen
 * Betrieb und Weiterentwicklung des LLM-Gateways: zentraler Modellzugriff, Routing zwischen Providern und selbst betriebenen Modellen sowie Optimierung von Qualität, Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten
 * Aufbau von AI-Observability und Evaluation: LLM-Tracing, Evaluationspipelines und Golden Datasets zur messbaren Qualitätssicherung und Erkennung von Regressionen
 * Entwicklung und Weiterentwicklung der RAG-Infrastruktur: Dokumenten-Ingestion und -Parsing, Chunking und Embeddings, PostgreSQL Vector Search und APIs
 * Konzeption und Umsetzung neuer Plattform-Features: Knowledge-Source-Onboarding, Evaluation und Retrieval-Funktionen von der Idee bis zur Produktion
 * Weiterentwicklung der Plattform als Produkt: klare APIs und Contracts, Dokumentation und Onboarding für Produktteams
 * Evidence-first Engineering: messbare, getestete und reproduzierbare Änderungen - jeder Fix beginnt mit einem fehlgeschlagenen Test


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