> Markdown version of [/jobs/ext/3864315-ai-engineer-system-engineering-admin-ingenieur](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3864315-ai-engineer-system-engineering-admin-ingenieur). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # AI Engineer - System Engineering / Admin, Ingenieur - **Company:** Cs2 ITEC GmbH?&?Co.?KG - **Location:** Berlin, Germany - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Systems Engineering, Cursor, Integrated Development Environments, Cloud Services, Software Engineering, Data Classification, GitHub Copilot, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models - **Published:** October 22, 2026 - **Apply:** https://www.absolventa.de/stellenangebote/13444346-b-ai-engineer-m-w-d-system-engineering-admin-ingenieur ## About the Role Mehrjährige, fundierte Erfahrung in der Software-Entwicklung Hands on Kompetenz mit modernen AI-Entwicklungsumgebungen (z. B. Cursor, GitHub Copilot Enterprise) und Code Assistenten Tiefes Verständnis von LLMs und Architekturen: Erfahrung beim Aufbau oder Einsatz von Multi Agenten Systemen (z. B. Anthropic, AutoGPT, LangChain) sowie mit RAG (Retrieval Augmented Generation). Hohe Eigenmotivation und Pioniergeist; selbstständige Arbeitsweise Ausgeprägte Kommunikationskompetenz, wirtschaftliches Denken und didaktisches Geschick Security und Compliance Mindset: Verständnis für Datenklassifizierung und IP Leakage Risiken Idealerweise Erfahrung in regulierten oder sicherheitskritischen R&D Umgebungen Verhandlungssichere Deutschkenntnisse ## Description Strategische KI-Tooling-Roadmap: Entwicklung und Implementierung einer KI-Tool-Strategie für den Tech-Cluster; Entscheidung, wann GitHub Copilot, Cursor, Cloud-Services oder On-Premise-Lösungen eingesetzt werden, basierend auf den Bedürfnissen der Entwickler*innen Effizienz- und Workflow-Optimierung: Konzeption von Architekturen und BestPractices, um überflüssige KI-Aufrufe zu vermeiden und das exponentielle Wachstum der API-Kosten zu steuern Business-to-Central-Liaison: Hauptansprechpartner*in zwischen den Fachbereichen und den zentralen Funktionen; Ermittlung von KI-bezogenen Anforderungen und Übersetzung dieser in konkrete KI-Lösungen Enablement & Change Management: Kontinuierliche Bedarfsanalyse, Abstimmung mit der Trainingsabteilung und Sicherstellung, dass passgenaue KI-Schulungen gemäß den Geschäftsanforderungen bereitgestellt werden.