Forward Deployed AI Engineer Energy (m/w/d)

Status
Open
Remote policy
Remote
Employment type
Not stated
Salary
Not stated
Categories
Remote, Consulting, Engineering
Tech
gcpdockerpythonremote-countrysoftware
Source
arbeitnow
First observed
2026-09-22 13:20 UTC
Last seen
2026-09-22 13:20 UTC
Source claims posted
2026-09-22 12:00 UTC
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What the posting says

Wir bei KnowWay entwickeln KI-Agenten für kritische Infrastruktur – Energie, Telekommunikation und öffentlicher Sektor. Überall dort, wo Compliance, Nachvollziehbarkeit und Datensouveränität keine Kompromisse zulassen, automatisieren wir Geschäftsprozesse mit KI.

Die Rolle

Wir bauen eine KI-Plattform für die Energiewirtschaft. Unsere Agenten unterstützen Prozesse wie Lieferantenwechsel, Netzanschluss, Abrechnung und Messstellenbetrieb.

Als Forward Deployed AI Engineer übernimmst Du einen Use Case von Discovery bis Go-Live. Du arbeitest direkt mit Fachbereichen bei Stadtwerken und Energieversorgern, verstehst ihre Prozesse und übersetzt dieses Wissen in produktive KI-Agenten.

Dabei verbindest Du GenAI Engineering mit Kundenarbeit: Du führst Fachinterviews und Workshops, entwickelst mit Python, LLMs, RAG und Tools funktionierende Lösungen und stellst durch systematische Evaluation sicher, dass sie im Alltag zuverlässig funktionieren.

Aufgaben

Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse sowie implizites Wissen verstehen

Anforderungen in Agent Blueprints und technische Lösungen übersetzen

KI-Agenten mit LLMs, RAG, Tool Use / Function Calling und Agenten-Orchestrierung entwickeln

Dokumente, Daten und Wissen für Retrieval und Agenten aufbereiten

Innerhalb weniger Tage funktionierende Prototypen entwickeln und mit Nutzern iterieren

Golden Questions, Testsets und Regressionstests zur Evaluation aufbauen

Feedback analysieren und Agenten kontinuierlich verbessern

Technische Möglichkeiten und Grenzen verständlich gegenüber Kunden kommunizieren

Wiederverwendbare Komponenten gemeinsam mit unserem Plattformteam weiterentwickeln

Das Team

Du arbeitest eng mit unserem Plattform- und Delivery-Team aus AI und Software Engineering sowie Consulting zusammen. Lösungen entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kunden – wiederverwendbare Komponenten und Erkenntnisse fließen zurück in unsere Plattform.

Qualifikation

Must-haves

Praktische Erfahrung im GenAI Engineering, idealerweise mindestens 1–2 Jahre

Erfahrung mit LLM-Anwendungen, RAG, Prompt Engineering, Tool Use und Agenten-Orchestrierung

Sehr gute Python-Kenntnisse auf Produktionsniveau

Erfahrung mit der Evaluation von GenAI-Anwendungen, z. B. Testsets, Golden Questions oder Regressionstests

Verständnis von Chunking, Retrieval, Metadaten und Wissensstrukturen

Freude am direkten Kundenkontakt und die Fähigkeit, unklare Anforderungen selbstständig zu strukturieren

Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden Anforderungen

Deutsch verhandlungssicher

Für uns zählen gebaute Anwendungen mehr als Zertifikate. Eigene Projekte, GitHub-Repositories oder andere Arbeitsproben sehen wir uns deshalb besonders gerne an.

Nice-to-have

Energiewirtschaftliches Know-how, z. B. Marktkommunikation, GPKE, EDIFACT, SAP IS-U oder kVASy

BPMN oder vergleichbare Prozessmodellierung

GCP, Docker und CI/CD

Knowledge Graphs oder strukturierte Wissensrepräsentation

Erfahrung aus Consulting oder anderen kundenorientierten technischen Rollen

Benefits

30 Tage Urlaub

Erfolgsbeteiligung und Perspektive auf VSOPs

Flexible Arbeitszeiten und Remote-first-Arbeitsmodell

Standorte bzw. Smartoffice rund um Hamburg, Ruhrgebiet/NRW und München

Direkter Kontakt zu Fachbereichen und Entscheider

Frühe Verantwortung und hoher Gestaltungsspielraum

Modernes GenAI-Umfeld mit Fokus auf produktive AI Agents

Wertschätzendes Team und kurze Entscheidungswege

Wir suchen Mid-Level- und Senior-Profile.

Auf Mid-Level übernimmst Du eigene Use Cases von Discovery bis Go-Live. Auf Senior-Level entwickelst Du zusätzlich Standards und Blueprints für unser Agent Building weiter, arbeitest auf Kundenleitungsebene und hilfst uns, Forward Deployed Engineering im Team zu skalieren.

Klingt gut? Dann bewirb Dich jetzt und wir sprechen miteinander.

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Timeline

  1. *
    #921516 2026-09-22 13:20 UTC
    Published