AI Engineer (m/w/d)

Nerdware · Nürnbergsenior

In short

▸Desarrollas sistemas de inteligencia artificial que actúan, no solo responden, integrados en aplicaciones empresariales reales.
▸Tu día a día incluye construir, desplegar y depurar agentes de IA con herramientas, flujos complejos y gestión de estado, todo en entornos cloud como AWS o Azur
▸Lo destacado: enfocarte en el 'Agentic Engineering' — donde el prototipo se convierte en una solución confiable para clientes.

Fluent in English (technical communication required)

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What they ask for

✓Experiencia en desarrollo de software moderno, idealmente full-stack
✓Experiencia práctica con LLMs en proyectos reales (RAG, funciones, embeddings, fine-tuning)
✓Conocimiento aplicado de agentes de IA y orquestación de flujos
✓Experiencia con AWS o Azure, incluyendo CI/CD, contenedores e IaC
✓Capacidad para evaluar cuándo usar IA vs. soluciones deterministas
✓Compromiso con código limpio, pruebas y buenas prácticas de ingeniería

Don't tick every box? That's normal — your free dossier shows your gaps and how to cover them in the interview.

AWS BedrockAWS SageMakerAzure OpenAIAzure AI FoundryLLMsRAGFunction CallingEmbeddingsVector DatabasesCI/CD

Who should you write to at Nerdware?

Your free dossier identifies the people who'd interview you — their background, what they value, and how to reach out so you stand out before applying.

Deine Karriere Wir suchen erfahrene AI Engineers, die KI nicht nur demonstrieren, sondern produktiv bekommen – als Teil komplexer Business-Anwendungen, die im Alltag unserer Kunden tragen müssen. Du bist Softwareentwickler mit echter Engineering-Tiefe, idealerweise mit Full-Stack-Erfahrung, und du bewegst dich sicher in Cloud-Umgebungen wie AWS und/oder Azure. Du denkst LLMs, Agenten und datengetriebene Services von Anfang an mit – und weißt, wo sie fachlich sinnvoll sind und wo nicht. Ein Schwerpunkt liegt für uns im Agentic Engineering: Systeme, die nicht nur antworten, sondern handeln – mit Tool-Zugriff, mehrstufigen Abläufen, Zustand, Fehlerbehandlung und klar definierten Grenzen. Genau hier trennt sich der Prototyp von der Lösung, die man einem Kunden guten Gewissens übergibt. Und genau hier brauchen wir Leute, die beides können: Modelle verstehen und robuste Software bauen. Wichtig ist uns: Diese Rolle bleibt hands-on. Du baust selbst, du deployst selbst, du debuggst selbst. Bei nerdware steht nicht nur der Code im Mittelpunkt, sondern vor allem der Mensch dahinter. Die beste technische Lösung entsteht dort, wo Teamgeist, offene Kommunikation und gegenseitiges Vertrauen gelebt werden. Wenn du menschlich zu uns passt, hast du den wichtigsten Schritt bereits gemacht. Wir arbeiten in einem Feld, das sich schneller verändert als jedes andere in der Softwareentwicklung. Deshalb suchen wir Menschen, die Verantwortung übernehmen, neugierig bleiben und Hype von Substanz unterscheiden können. Eigeninitiative, technischer Weitblick und die Freude daran, gemeinsam Lösungen zu entwickeln, sind uns genauso wichtig wie ein respektvoller und wertschätzender Umgang im Team. Deine Aufgaben Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von KI-gestützten Softwarelösungen – von der ersten Idee bis in den stabilen Produktivbetrieb Agentic Engineering: Entwurf und Umsetzung agentischer Systeme – Tool- und Function-Calling, Orchestrierung mehrstufiger Workflows, Kontext- und State-Management, Retries und Fallbacks, Human-in-the-Loop und sinnvolle Guardrails Design und Umsetzung von LLM-Anwendungen: RAG-Pipelines, strukturierte Extraktion, Evaluation, Observability Integration von ML-Modellen, Foundation Models und datengetriebenen Services in bestehende oder neue Systeme – inklusive der APIs, Datenflüsse und Infrastruktur drumherum Hands-on-Entwicklung skalierbarer, wartbarer und performanter Anwendungen auf modernen Technologien und Cloud-Plattformen (AWS Bedrock/SageMaker, Azure OpenAI/AI Foundry o. ä.) Dein Profil Mehrjährige Erfahrung in der modernen Softwareentwicklung, idealerweise im Fullstack-Umfeld – du bist und bleibst Entwickler <3 Praktische Erfahrung mit LLMs und generativer KI in echten Projekten: Prompting, RAG, Embeddings/Vektor-Datenbanken, Function Calling, Fine-Tuning oder Agenten-Frameworks.

Don't apply unprepared

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