Forward Deployed Engineer; m​/w​/d

Wer wir sind

Die Mayflower GmbH baut Individualsoftware mit Fokus auf Generative AI – seit 1998 inhabergeführt.

Wir bringen komplette AI-Infrastrukturen in Produktion:
Model-Serving, Agent-Gateways, Chat und Voice – direkt in der Umgebung des Kunden. Bei uns erwartet dich ein agiles Arbeitsumfeld mit Verantwortung auf Augenhöhe - ohne Hierarchien.

Für unseren Bereich Forward Deployed Engineering suchen wir dich – jemanden, der AI-Systeme nicht empfiehlt, sondern baut, deployt und in Produktion verantwortet.

Forward Deployed heißt bei uns:
Du bist Beobachter, Architekt und Entwickler in einer Person. Dieselbe Person, die das Problem beim Kunden versteht, schreibt den Code, der es löst - und bleibt, bis es produktiv läuft.

• End-to-End-Ownership:
  Du verantwortest Deployments von der Discovery über technisches Scoping, Architektur und Build bis zum Produktions-Rollout in der Infrastruktur des Kunden - eingebettet in dessen Engineering- und Fachteams.
• Full-Stack, wörtlich gemeint:
  Du arbeitest über alle Schichten - Model-Serving (vLLM, eigene GPU-Cluster), Agent-Gateways und Runtimes, RAG-/GraphRAG-Pipelines, spezialisierte Agenten, Integration in ERP, CRM, DMS und Legacy-Systeme.
• Auf erprobtem Fundament:
  Du deployst und erweiterst unsere Produkt-Stacks (mAIstack, VoiceAI, Amicable) beim Kunden, statt jedes Projekt bei null zu beginnen – mit LLMs wie GPT, Gemini, Claude oder Nemotron, Agent-Frameworks und agentischen Harnesses. Vector-Datenbanken und RAG sind dabei Handwerkszeug; als Senior sorgst du dafür, dass die Systeme im Betrieb messbar und beherrschbar bleiben – über Dataset-basierte Evaluations, Logging/Tracing und Observability.
• Der Rückfluss ist Teil des Jobs:
  Was sich im Feld als wiederkehrendes Muster erweist, kodifizierst du mit deinem Team in unseren Produkten, Skills und Playbooks. Dein Projektwissen bleibt nicht beim Kunden liegen - es macht das nächste Deployment schneller.
• Kunde auf Augenhöhe:
  Du entwickelst in Workshops ein gemeinsames Bild von Problem, Chancen und Lösung, triffst Trade-off-Entscheidungen zwischen Scope, Tempo und Qualität - und sprichst auch an, was der Kunde nicht hören will, wenn es das Ergebnis schützt.
• Sichtbarkeit:
  Du bringst deine Erfahrungen in Whitepaper, Talks und unsere AI-Produkte ein - mit Unterstützung unserer technischen Redaktion.

• Mindestens 10 Jahre in der Softwareentwicklung, idealerweise bei einem Individual-Software-Dienstleister oder in der IT-Beratung.
• Du hast LLM-Systeme in Produktion gebracht - nicht nur prototypisiert: RAG-Implementierungen, Vector Databases, Agent-Frameworks (Lang Graph, OpenAI Agent SDK o. ä.), Evals und MLOps.
• Erfahrung mit der Integration von AI-Systemen in bestehende, gewachsene Enterprise-Architekturen - inklusive der unbequemen Teile (Auth, Legacy, Compliance).
• Von Vorteil:
  Erfahrung mit Inference-Infrastruktur (vLLM, GPU-Serving), Kubernetes und On-Prem-/Private-Cloud-Deployments.
• Die Kompetenz, AI-Konzepte Fachbereichen und C-Level anschaulich zu vermitteln - und die Standfestigkeit, Ownership für Entscheidungen zu übernehmen.
• Deutsch- und Englischkenntnisse auf C1-Niveau.
• Bereitschaft, phasenweise beim Kunden vor Ort zu arbeiten (projektabhängig, remote-embedded als Regelfall), plus Workshops und Konferenzen 1–2× im Monat innerhalb Deutschlands.

• Kompetitive Vergütung:
  Je nach Erfahrung und Kompetenz vergüten wir die Stelle mit einem Bruttojahresgehalt von 80.000 € bis 90.000 € bei 40 Wochenstunden.
• Echte Produktionsverantwortung:
  Deine Systeme laufen produktiv bei großen Unternehmensgruppen - nicht in der Demo-Umgebung.
• Gute Software bauen:
  Hier wird echter Wert auf Code- und Softwarequalität gelegt.
• Kein 08/15:
  Abwechslung durch unterschiedliche Branchen, Use Cases und Technologien - vom GPU-Cluster bis zum Voice-Agenten.
• Kundenbeziehung auf Augenhöhe:
  Wir pflegen eine ehrliche und vertrauensvolle Zusammenarbeit mit unseren Kunden.
• Mache einen Unterschied:
  Viel Verantwortung, großer Gestaltungsspielraum - in einem Mittelständler, in dem dein Beitrag den wirtschaftlichen Erfolg direkt beeinflusst.
• Lerne immer dazu:
  Weiterbildung (intern und extern),…