Für Deinen Verantwortungsbereich wählst Du Tools, Frameworks und Architektur selbst. KI ist für Dich der zentrale Weg, Arbeit zu erledigen – die Verantwortung für das Handwerk bleibt trotzdem bei Dir: Die Codequalität gehört Dir, egal ob Du den Code selbst geschrieben hast oder ein Agent.
- Du verantwortest ein Produkt oder einen größeren Feature-Bereich end-to-end: von der Discovery über die Umsetzung und Qualitätssicherung bis zur Auslieferung
- Du übersetzt Anforderungen in Spezifikationen, die präzise genug sind, damit Coding-Agents sie umsetzen können, und orchestrierst und prüfst anschließend deren Output
- Du entscheidest, wo KI-basierte Einschätzungen vertretbar sind und wo ein System deterministisch arbeiten muss
- Du bewertest Arbeit anhand von Ergebnissen und Tests, nicht danach, wie elegant die Umsetzung wirkt – und kannst klar unterscheiden zwischen „die Tests laufen durch" und „das ist produktionsreif"
- Du gestaltest Lösungen gemeinsam mit dem AI Product Builder auf Augenhöhe und hinterfragst unklare oder schwache Specs, statt sie wörtlich umzusetzen
- Du identifizierst KI-Use-Cases in Deinem Bereich, bewertest sie nach Mehrwert, Machbarkeit und Risiko – und stoppst diejenigen, die nicht tragen
- Du konzipierst und führst Evaluierungen für KI-gestützte Ergebnisse durch: Testfälle sowie Prüfungen auf Inkonsistenzen, Halluzinationen und Bias
- Du sprichst Themen rund um Responsible AI, Datenschutz und Regulatorik frühzeitig an und hältst die Governance-Vorgaben ein, die für Deine Lieferungen gelten
- Du stimmst Dich mit Engineering zu Integrationsanforderungen ab, damit sich Deine Lösungen nahtlos in die bestehenden Systeme einfügen
- Kritisches Denken, proaktive Problemlösung und Innovationsfreude zeichnen Dich aus
- Großes Interesse an und praktische Erfahrung mit KI-Tools (z. B. Claude, Cursor, MCP), verschiedenen LLMs und Prompting
- Sehr gute Kenntnisse in TypeScript oder anderen Sprachen wie Python, Java oder C#
- Nachweisliche Verantwortung für einen Feature-Bereich oder Produktteil: Du hast Umsetzung und Architektur aus dem Problem heraus entschieden, nicht aus einem Ticket
- Sicherer Umgang mit der Steuerung von KI-Coding-Agents: Du schreibst Specs und Akzeptanzkriterien, überwachst die Umsetzung und lehnst Output ab, der nicht produktionsreif ist
- Genug Produkt- und Kundengespür, um eine Spezifikation zu hinterfragen, die zwar klar, aber inhaltlich falsch ist
- Einen hohen persönlichen Anspruch an Codequalität und Handwerk – auch bei KI-generiertem Code
- Du arbeitest gerne mit Product, Engineering und Governance zusammen, ohne darauf zu warten, ein perfektes Briefing zu bekommen
- Fließende Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse (B2)
- Idealerweise ein Studium der Informatik oder einer verwandten Fachrichtung
- Erfahrung mit RAG-Pipelines, Agent-Frameworks, Vektordatenbanken oder Orchestrierung – diese Themen bauen wir mit zunehmender Seniorität gemeinsam aus
- Nachweisliche Erfolge darin, Nacharbeit zu reduzieren, indem Du Specs eindeutig machst, bevor Agents loslegen
- Vertrautheit mit Responsible-AI-Praktiken und der für produktive Software in Europa relevanten Regulierung (inkl. EU AI Act)
- Du hast KI-Komponenten oder -Plattformen von Drittanbietern nicht nur genutzt, sondern auch bewertet
- Zusammenarbeit in einem empathischen und wertschätzenden Team mit Leidenschaft für moderne Technologien
- Du bringst Dein Wissen und Deine Stärken ein, qualifizierst Dich weiter und entwickelst Dich
- Strukturiertes Onboarding und Lernen „on the job", in Trainings oder informellen Formaten wie der zvoove Garage – in interdisziplinären, internationalen Teams
- Hybrid Work: Office, Homeoffice und mobiles Arbeiten
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