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AI Software Engineer; m​/w​/d

in 10115, Berlin, Berlin, Deutschland
Unternehmen: Chemstars
Vollzeit position
Verfasst am 2026-10-10
Berufliche Spezialisierung:
  • Software Entwicklung
    Künstliche Intelligenz Ingenieur, Maschinelles Lernen, DevOps Ingenieur, Software-Ingenieur
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 90000 - 130000 EUR pro Jahr EUR 90000.00 130000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: AI Software Engineer (m/w/d)

Das Sammeln und Verifizieren von Nachweisen für Compliance oder Nachhaltigkeitsanforderungen ist für Unternehmen heute eine gewaltige operative Hürde. Das Nachweis-Management ist oft fragmentiert und manuell. Sunhat schließt diese "Proof Gap". Wir sind die Collaborative Proof Platform, die verstreute Daten in eine zentrale, verifizierte Proof Library überführt.

Als AI Software Engineer (m/w/d) arbeitest du an innovativen Projekten in den Bereichen Textgenerierung, Textklassifizierung, semantische Suche und Agentic AI Workflows. Zu deinen Aufgaben gehören die Bewertung von LLMs, deren Integration in unsere Plattform, die Orchestrierung von AI Agents und die Optimierung der Leistung im Hinblick auf Skalierbarkeit und Effizienz. Du arbeitest eng mit Software Engineers und Sustainability Experts zusammen und nutzt dein Fachwissen, um maschinelles Lernen und KI-gestützte Funktionen nahtlos in unsere Softwarelösung zu integrieren.

  • Treibe generative und agentic KI-Initiativen von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung (Deployment) voran und stelle sicher, dass die Lösungen robust, skalierbar und nahtlos in unsere Plattform integriert sind.
  • Arbeite an Aufgaben mithilfe generativer KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache wie z.B. Texterzeugung mit agentic RAG, semantischer Ähnlichkeit und Klassifizierung, wobei du aktuelle KI-Modelle nutzt.
  • Arbeite eng mit Software Engineers zusammen, um GenAI-Modelle und Agentic Workflows direkt in unsere Plattform zu integrieren, wobei du dich auf Effizienz, Sicherheit und Performance in großem Maßstab konzentrierst.
  • Nutze moderne LLMOps-Praktiken und TDD (Test-Driven Development), um zuverlässige, wartbare Pipelines zu gewährleisten und sicherzustellen, dass Modelle schnell iteriert und bereitgestellt werden können.
  • Arbeite mit Produktmanagement, Nachhaltigkeitsexperten und dem Engineering-Team zusammen, um Geschäftsanforderungen in leistungsstarke, KI-gesteuerte Funktionen zu übersetzen, die die Fähigkeiten und die Benutzerfreundlichkeit unseres Produkts verbessern.
  • Tiefe Expertise in GenAI: Du bringst mehrjährige, praktische Erfahrung in angewandter Nutzung von Agentic AI und generativen KI-Modellen (wie Gemini, Mistral, Claude Llama oder ähnlichen) mit, insbesondere für textbasierte

    Aufgaben . Erfahrung mit Vertex AI ist ein Pluspunkt.
  • Programmier- und Modellintegrationsfähigkeiten: Du bist Experte für Type Script und hast Erfahrung in der Integration von Sprachmodellen in Produktionssysteme, wobei der Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit liegt. Expertise in Python ist ein Plus, aber keine zwingende Voraussetzung.
  • Full-Stack-Entwicklungsfähigkeiten: Du bist erfahren im Aufbau von serverseitigen Komponenten in TypeScript oder Python. Du verstehst das gesamte Spektrum der Client-Server-Architektur. Idealerweise hast du bereits mit Frameworks wie Angular und Nest.js gearbeitet.
  • LLMOps und CI/CD
    - Erfahrung:

    Du hast Kenntnisse in CI/CD-Praktiken, idealerweise mit Git Hub
    , um die Modellentwicklung und
    -bereitstellung zu optimieren und zu automatisieren.
  • SaaS
    - Erfahrung:

    Du hast KI erfolgreich in B2B-SaaS-Anwendungen implementiert.
  • Datensicherheit und Performance-Optimierung: Du hast ein tiefes Verständnis für Sicherheit, Datenschutz und Performance-Tuning, spezifisch für Machine Learning und GenAI in Cloud-Umgebungen.
  • GenAI- und Agents-Expertise: Du bist versiert in der Anwendung von GenAI und AI Agents zur Verbesserung von Benutzererfahrungen und besitzt ein gutes Verständnis für fortgeschrittene Texterzeugung, Zusammenfassung (Summarization) und andere generative Aufgaben, die für die Verarbeitung von Nachhaltigkeitsdaten relevant sind.
  • Kollaborativ und Qualitätsorientiert: Du schätzt die Zusammenarbeit, beteiligst dich am Pair Programming…
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