AI Software Engineer; m​/w​/x

Intro

Bei FACTUREE treiben wir die digitale Transformation der Fertigungsindustrie durch Digitalisierung, Automatisierung und AI-gestützte Workflows voran.

Du entwickelst AI‑Funktionalitäten, die ein integraler Bestandteil unserer Produktionsplattform werden. Dies ist keine Research‑ oder Model‑Training‑Rolle.

Wir suchen einen Software Engineer, der Freude daran hat, die neuesten AI‑Technologien in zuverlässige, wartbare Produkte zu verwandeln, die echten Mehrwert für unsere Kunden, Lieferanten und internen Teams schaffen.

In enger Zusammenarbeit mit Engineering, Product und QA entwickelst du produktionsreife AI‑Lösungen, die sich nahtlos in unsere Plattform integrieren und dabei dieselben hohen Ansprüche an Qualität, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit erfüllen wie alle anderen Bestandteile unseres Systems.

Wir legen Wert auf ein Team, in dem Menschen gerne arbeiten und gerne miteinander zusammenarbeiten. Product und Engineering arbeiten eng zusammen, und jeder ist eingeladen, Ideen einzubringen, Ownership zu übernehmen und bestehende Annahmen konstruktiv zu hinterfragen.

Wir sind überzeugt, dass Verantwortung mit Vertrauen, offener Kommunikation und gegenseitiger Unterstützung einhergeht. So schaffen wir ein Umfeld, in dem jeder sein Bestes geben und sich gleichzeitig kontinuierlich weiterentwickeln kann.

• AI‑gestützte Funktionen für Kunden, Lieferanten und interne Teams konzipieren und entwickeln
• LLM‑basierte Workflows, Assistants und intelligente Automatisierungen innerhalb unserer Produkte entwickeln
• Natürliche Sprachinteraktion und AI‑gestützte User Experiences über die gesamte FACTUREE‑Plattform ermöglichen
• AI‑Funktionalitäten für Dokumentenverständnis, Analyse technischer Zeichnungen, strukturierte Datenverarbeitung und Workflow‑Automatisierung entwickeln
• AI‑Services in bestehende Backend‑Systeme und Produkt‑Workflows integrieren
• Neue AI‑Funktionalitäten prototypisch entwickeln und zu zuverlässigen produktionsreifen Lösungen weiterentwickeln
• Robustes Context Management, Retrieval‑Strategien, Prompting‑Ansätze und Evaluierungsdatensätze konzipieren
• Evaluierungspipelines, Feedback Loops und Qualitätsmechanismen entwickeln, um die Performance unserer AI‑Systeme kontinuierlich zu verbessern
• Qualität, Zuverlässigkeit und Effektivität AI‑gestützter Funktionen im Produktivbetrieb überwachen
• Eng mit Product und Fachexperten zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsprozesse in praxisnahe AI‑Lösungen zu übersetzen
• Grenzen, Risiken und Fehlerszenarien AI‑gestützter Workflows identifizieren und geeignete Schutzmechanismen implementieren

• Fundierte Erfahrung in der Softwareentwicklung produktiver Systeme
• Erfahrung bei der Integration von LLM‑APIs in produktive Software
• Erfahrung im Design agentischer Workflows und AI‑Anwendungen, die mit externen Tools und Services interagieren
• Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise mit TypeScript und Node.js (Python ist von Vorteil für Tooling, Experimente und AI‑Ökosysteme)
• Fundiertes Verständnis von Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Embeddings, Vector Search und Context Management
• Erfahrung in der Entwicklung von Backend‑Services, APIs und Integrationen rund um AI‑Funktionalitäten
• Erfahrung in der Evaluierung von AI‑Systemen anhand strukturierter Benchmarks, automatisierter Verfahren oder menschlichen Feedbacks
• Verständnis für Datenqualität, Ground Truth und die systematische Bewertung von AI‑Ausgaben
• Bewusstsein für AI‑spezifische Risiken wie Halluzinationen, Datenschutz, Prompt Injection und übermäßige Automatisierung
• Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen zur Dokumenten‑ und Bildanalyse mit multimodaler KI ist von Vorteil

• Ausgeprägtes Ownership‑Mindset und eine pragmatische Herangehensweise an Problemlösungen
• Neugier auf neue AI‑Technologien kombiniert mit einer fundierten Engineering‑Denkweise
• Fähigkeit, Experimente und langfristige Wartbarkeit sinnvoll auszubalancieren
• Kooperative Arbeitsweise und die Fähigkeit, effektiv mit technischen und fachlichen Ansprechpartnern zu kommunizieren
• Fähigkeit, pragmatische Technologieentscheidungen auf Basis…