Wir sind ein spezialisiertes AI-Engineering- und FullStack-Team und bauen produktive LLM-/Agenten-Systeme für unsere Kunden — kein PoC-Theater, keine Powerpoint-Decks, keine „Slide-Architekten".
Wir beraten partnerschaftlich auf Augenhöhe und liefern Software, die in Produktion läuft.
Du kannst hier Probleme lösen, ohne dass dich dabei Titel oder feste Rollendefinitionen einschränken — die gibt es bei uns nicht.
Unsere Jobs sind nicht starr, sie dienen dir nur zur Orientierung.
Du wirst nicht auf (d)einen Job begrenzt, sondern entwickelst dich quer durch AI Engineering, Backend, Platform und Consulting weiter.
Du stehst mit deinen individuellen Zielen, Vorstellungen und Stärken im Vordergrund.
Du gestaltest deine Karriere bei Arcode proaktiv mit.
Wichtig: Da wir eng mit unseren Kunden im DACH-Raum (Finanz, Versicherung, Public Sector, Industrie) zusammenarbeiten, sind exzellente Deutschkenntnisse (idealerweise muttersprachlich, mindestens C1) zwingend erforderlich — verhandlungssicheres Englisch setzen wir voraus.
Aufgaben Aufgaben Was dich erwartet Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getriebene Workflows — end-to-end vom Use-Case-Workshop bis zum Production-Deployment.
Du arbeitest in crossfunktionalen, agilen Teams an Kundenprojekten und kommst dabei mit dem gesamten modernen GenAI-Stack in Berührung: pydantic-ai, LangChain/LangGraph, MCP (Model Context Protocol), OpenAI, Anthropic Claude, Azure AI Foundry, AWS Bedrock.
Zusammen mit deinem Team berätst du unsere Kunden bei Use-Case-Identifikation, Architektur-Entscheidungen (RAG vs.
Fine-Tuning, Agent-Design, Tool-Use, Memory), Aufwandsschätzungen und der Auswahl geeigneter Vorgehensmodelle — du bist am gesamten AI-Lebenszyklus beteiligt.
Du analysierst Kundenanforderungen, entwirfst und implementierst agentenbasierte Lösungen, RAG-Pipelines über Unternehmensdaten, strukturierte LLM-Outputs (pydantic-Schemas, Tool-U.