(Senior) AI Software Engineer – LLM-Anwendungen (m/w/d)

i22

i22 ist über viele technologische Veränderungen hinweg gewachsen. Wir haben nie an einem festen Modell festgehalten. Stattdessen haben wir uns immer wieder neu angeschaut, was Unternehmen gerade wirklich brauchen.

Wir sind AI Value Engineers für Marketing, Sales & Service – und das ist, was uns anders macht.  Your AI, made to matter.

Wir arbeiten selten auf der grünen Wiese. Unsere Projekte entstehen in gewachsenen Organisationen – mit bestehenden Systemen, Prozessen, Abhängigkeiten und Menschen, die damit arbeiten müssen. Genau darin liegt ein großer Teil unserer Arbeit: Wir blenden diese Komplexität nicht aus. Wir bauen Lösungen, die darin tatsächlich funktionieren.
Das gilt für unser gesamtes Portfolio.

Messbare Ergebnisse an jedem Touchpoint der digitalen Kundenschnittstelle sind hier unser Anspruch.

In  Agentic Transformation klären wir, welche Prozesse und Strukturen die Veränderung tragen müssen. Im AI Content Studio bauen wir Content-Systeme, die Marken skalierbar und konsistent halten. In Agentic Commerce & Transaction  entwickeln wir, wie Kund:innen und ihre Agenten künftig kaufen. In AI Assistance & Customer Service  lösen wir Servicefälle automatisiert und messbar. In  Agentic Knowledge & Learning machen wir Wissen für Teams nutzbar.

Technologien verändern sich dabei ständig. AI gehört heute selbstverständlich dazu und ist für uns kein separates Spielfeld: Sie erweitert, wie wir analysieren, entwickeln und betreiben. Entscheidungen, Kontext und Verantwortung bleiben menschlich.
Unser Anspruch an die Arbeit selbst hat sich dabei kaum verändert. Ein gutes Konzept reicht nicht, wenn es sich nicht umsetzen lässt. Ein Go-Live reicht nicht, wenn das System danach nicht trägt. Deshalb denken wir in drei Phasen:

Design  – wir klären, was wirklich gebraucht wird.
Build – wir bauen, was unter realen Bedingungen funktioniert.
Operate  – wir verantworten, was danach passiert.

Was du bei i22 konkret klärst, baust oder verantwortest, hängt von deiner Rolle und deiner Säule ab. Was gleich bleibt: Du arbeitest an einem echten Problem – mit Menschen, die unterschiedliche Perspektiven einbringen, mit Systemen, die bereits existieren, und mit der Verantwortung dafür, dass aus einer Idee etwas entsteht, das trägt.

Unsere Beständigkeit zeigt sich in einem Team, das bereit ist, immer wieder neu hinzusehen, zu hinterfragen und weiterzubauen

Die Challenge

Wir bauen AI-Anwendungen als produktive Systeme, nicht als Demo.

Mit rund 25 Entwickler:innen bauen und betreiben wir Shops, Self-Service-Strecken und Redaktionssysteme. Darin entstehen die AI-Anwendungen, um die es hier geht: Agentic Commerce, digitale Assistenten, AI-gestützte Content-Produktion, Wissens- und Lernsysteme. Ein LLM-Feature muss mit bestehenden Daten und Anwendungen funktionieren.

Es muss nachvollziehbar und sicher betrieben werden können. Und es muss auch dann noch tragen, wenn sich Modelle, Inhalte oder Anforderungen verändern. AI und Agenten geben dir Geschwindigkeit und Hebel. Die Entscheidung bleibt trotzdem bei dir: ob ein System zuverlässig ist, welche Architektur passt und was produktiv geht.

Dafür suchen wir dich: Du verbindest belastbares Software Engineering mit LLMs, Retrieval, RAG und agentischen Ansätzen.

Design · Build · Operate

Design
Du konkretisierst Produktideen technisch und beurteilst Architektur, Modelle, Schnittstellen, Risiken und Abhängigkeiten.

Build
Du entwickelst produktive AI-Anwendungen und agentische Systeme. Du integrierst sie in bestehende Systemlandschaften.

Operate
Evaluation, Monitoring, Security, Kosten und Modelländerungen denkst du von Anfang an mit und trägst sie nach dem Go-live weiter.

Was du verantwortest

• Qualität und Freigabe dessen, was live geht
• Entscheidungen zur Umsetzung innerhalb unserer Engineering-Standards
• Die Überführung von AI-Ideen und Prototypen in produktionsfähige Systeme
• Die Integration in bestehende Anwendungen, Datenflüsse und Systemlandschaften
• Was produktiv geht und wie zuverlässig es anschließend läuft
• Sichtbare Wirkung nach dem Go-live

Als Senior zusätzlich:

• Architektur eines AI-Systems oder einer Domäne
• Solution Design im direkten Kundenkontakt
• Wissensweitergabe und wiederverwendbare Lösungen für das Team

Dein Entscheidungsspielraum

Du entscheidest:

• Wie du eine Lösung technisch umsetzt
• Welche Modelle, Tools und Agenten zum Einsatz kommen
• Wie du AI-Anwendungen in bestehende Systeme integrierst
• Wie du Qualität und Evaluation sicherstellst

Du gibst Empfehlungen zu:

• Abweichungen von Standards oder bestehendem Stack
• Modellwahl mit Folgen für Kosten oder Datenschutz
• Prioritäten im Projekt

Must Have

• Technical Ownership: Mehrjährige produktive Entwicklungserfahrung; als Senior Verantwortung für Systeme, Domänen und Architekturentscheidungen bis in den Betrieb
• LLM & AI Engineering:  LLM-, RAG- oder agentische Anwendungen produktiv gebracht, nicht nur als Prototyp; als Senior: ein solches System technisch …