AI Engineer; m​/w​/d - Zero- Fleet Management - CARSYNC

Wir bei CARSYNC machen Fuhrparks smarter, effizienter – und radikal einfacher.

Mit unserer KI-gestützten SaaS-Plattform und innovativen Hardware- und OEM-Lösungen schaffen wir Transparenz, Automatisierung und Flexibilität für Unternehmen jeder Größe. Unser Anspruch ist klar:
weniger manuelle Arbeit, weniger Klicks, weniger Reibung – für Fuhrparkmanager, Fahrer und alle, die täglich mit Mobilität zu tun haben.

Schon heute vertrauen uns über 350 Unternehmen mit mehr als 30.000 Fahrzeugen und 120.000 Fahrern
. Und wir sind längst nicht fertig. Unser nächster Schritt heißt Zero-Click Fleet Management
:
Prozesse laufen von selbst, KI-Agenten übernehmen Kommunikation, Entscheidungen und Workflows – per API, Event und Telefon
.

Wir:

• stehen für exzellenten Service – auch (und gerade) wenn ihn KI erbringt.
• begeistern Kunden, indem wir ihnen Arbeit abnehmen.
• lieben Innovation, die Prozesse vereinfachen
  , nicht verkomplizieren.
• sagen offen, wenn etwas besser geht – und setzen es um.
• liefern schnell, präzise und effizient.

Wenn du Spaß daran hast,

• Klicks zu töten,
• Prozesse zu entkernen,
• Telefonate komplett zu automatisieren

und Systeme zu bauen, die einfach laufen
, dann passt du hier rein.

🚀 Deine Mission:
Mach manuelle Arbeit überflüssig.

Du entwickelst produktive KI-Systeme, die Flottenprozesse end-to-end übernehmen und vollständig automatisieren – ohne Klicks, ohne Nacharbeit, ohne Weiterleiten.

Dein Fokus liegt auf LLM-Agenten (Text & Voice), stabilen RAG-Pipelines
, sauberer Backend-Integration und Production-Readiness
.

Ziel ist Zero-Click Fleet Management
: KI nimmt Anrufe an, trifft Entscheidungen, löst Prozesse aus – zuverlässig, messbar und kostenkontrolliert.

🧩 Deine Aufgaben – mit echtem Impact:

📚 RAG & Entscheidungslogik - Arbeitsergebnisse:

• Stabile, deterministische RAG-Pipelines mit sauberem Chunking, Retrieval und Context-Building
• Hybrid Search und Re-Ranking mit klar definierten Wissensgrenzen
• KI-Entscheidungen ohne Halluzinationen oder unscharfe Aussagen

Messgrößen – Ziel

• ≥ 95 % korrekte Antworten
• ≤ 2 % Halluzinationsrate
• ≥ 90 % konsistente Entscheidungen bei identischem Input

🔌 Backend- & Plattform-Integration Arbeitsergebnisse:

• Produktive KI-Services auf Basis von Python (FastAPI, Pydantic)
• Saubere API-Contracts für KI-Funktionen und Tools
• Event-getriebene Integration (Kafka, async Workflows, Retries, Idempotenz)
• Vollständige Anbindung der KI-Services an die ECO-Plattform

Messgrößen – Ziel

• ≥ 99 % fehlerfreie API-Requests
• ≥ 98 % erfolgreiche Event-Verarbeitung
• Dokumentierte API-Contracts und stabile Idempotenz

🧯 Production Readiness & Kostenkontrolle - Arbeitsergebnisse:

• Vollständige Observability (Tracing, Monitoring, Alerts) für alle KI-Flows
• Robustes Error Handling mit automatischer Recovery
• Definierte Rate Limits und Token-Budgets pro Workflow
• CI/CD-Pipelines mit Tests und automatisierten KI-Evaluierungen

Messgrößen – Ziel

• ≤ 1 Produktions-Incident pro Monat
• Erkennung von Fehlern innerhalb von < 5 Minuten
• Budgetabweichung ≤ 10 %
• Automatisierte Tests und Evals in CI/CD aktiv

🎓 Deine

Kompetenzen:

• LLM & Agent Systems: Agent-Flows, Tool Calling, strukturierte Outputs, deterministisches Verhalten
• Backend Engineering: Python (FastAPI, Pydantic), APIs, Microservices, Event-Driven Architecture
• RAG & Retrieval: Chunking, Embeddings, Hybrid Search, Context Control
• 🛠
  Production Engineering: Observability, Error Handling, CI/CD, Kosten- & Token-Kontrolle
• Systemisches Arbeiten: Zusammenarbeit mit Backend-, Produkt- und Plattform-Teams
• Ausbildung: Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science, KI – oder vergleichbare praktische Erfahrung.

Quereinsteiger ausdrücklich willkommen,
wenn du produktive KI-Systeme gebaut hast

Wichtig: Dein Abschluss ist nicht entscheidend, entscheidend ist, dass du:

• produktiven Code geschrieben hast
• KI-Systeme in Produktion betrieben hast
• Verantwortung für Stabilität, Kosten und Qualität übernommen hast

👉 Wir stellen keine Titel ein
, sondern Menschen, die Dinge zum Laufen bringen.

🛡️ Deine Befugnisse:

• Du entscheidest über Architektur und Aufbau von LLM- und Voice-Agenten
• Du definierst RAG-Strategien, Wissensgrenzen und Entscheidungslogiken
• Du legst API-Contracts,…