KI-Softwareentwickler / Agentic SDLC Workflow Engineer (m/w/d) T Cloud Public

Deine Aufgabe Diese Position konzentriert sich auf die Industrialisierung KI-gestützter Engineering-Workflows für Meridian , indem wiederholbare Muster entwickelt werden, die die Aufnahme von Codebasen, Abhängigkeitsextraktion, Build-Triage, Dokumentationserstellung und die Erstellung technischer Nachweise über Cloud-Software-Arbeitspakete hinweg unterstützen. Die Rolle legt den Schwerpunkt auf wiederverwendbares Workflow-Engineering und kombiniert Python, APIs, Orchestrierungs-Frameworks, Retrieval-Muster und KI-Entwicklungsplattformen, um gesteuerte Workflows zu erstellen, die über Repositories, OpenStack-basierte Services, CI/CD-Outputs, Architekturdokumentation und Übergabenachweise hinweg wiederverwendet werden können.

Hauptaufgaben

• Entwicklung wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Abhängigkeitserkennung, Build-Diagnose und Dokumentationserstellung
• Verpackung von Prompts, Tools, Retrieval-Schichten, Modell-Routing, Evaluierungsprüfungen, Wiederholungsversuchen und menschlichen Freigabeschritten in wiederholbare Engineering-Beschleuniger
• Integration von KI-Workflows mit Git-Plattformen, CI/CD-Systemen, Dokumentationsspeichern, Issue-Trackern, Test-Outputs, Service-Katalogen und Architektur-Nachweis-Repositories
• Erstellung von Workflow-Outputs, die nachvollziehbar bleiben, einschließlich nachverfolgbarer Quellenreferenzen, Konfidenzindikatoren, Reviewer-Checkpoints und expliziter Annahmen
• Experimentieren mit Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen, um die Nützlichkeit für SDLC-Automatisierung und Übergabeaufgaben zu vergleichen
• Unterstützung von Arbeitspaket-Leads durch Übersetzung mehrdeutiger Engineering-Fragen in strukturierte KI-gestützte Workflows und validierte Ergebnisse

Beispiele für Markt-Tools, Modelle und SDLC-Plattformen, die erwartet werden

• Agentische Workflow-Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbare Orchestrierungs-Stacks
• KI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS Code-kompatible interne Assistenten
• Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle
• Unterstützende Komponenten einschließlich Vektordatenbanken, Graph-Stores, Code-Indexierung, OpenAPI-Wrapper, GitLab/GitHub-APIs, Jenkins-APIs, Observability und Evaluierungs-Dashboards

Dein Profil Wir suchen einen erfahrenen AI Workflow Engineer mit umfangreicher Erfahrung in Softwareentwicklung und DevOps, ausgeprägten Python-Programmierkenntnissen und Expertise in KI-gestützten Engineering-Workflows, Orchestrierungs-Frameworks und Cloud-Software-Umgebungen.

Muss-Kriterien

• Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder KI-Workflow-Implementierung
• Ausgeprägte praktische Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit API-Integration
• Praktische Kenntnisse von Orchestrierungs-Frameworks
• Praktische Kenntnisse von RAG-Patterns
• Praktische Kenntnisse von Tool Calling
• Praktische Kenntnisse von Evaluation Loops
• Erfahrung in der Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Engineering-Workflows mit klaren Schnittstellen, Logging, Fehlerbehandlung, Konfiguration und Wartbarkeitsdisziplin
• Gutes Verständnis von CI/CD
• Gutes Verständnis von Git-Workflows
• Gutes Verständnis von Containern
• Gutes Verständnis von Kubernetes
• Gutes Verständnis von Software-Architektur-Dokumentation
• Gutes Verständnis von modularen Cloud-Software-Umgebungen
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Workflow-Dokumentation, Evidence Packs, Nutzungsanleitungen und Entscheidungsunterstützung für Senior Stakeholder
• Du fühlst dich wohl in mehrdeutigen, vertraulichen Umgebungen, in denen KI-Outputs überprüft, begründet und in zuverlässige Engineering-Nachweise umgewandelt werden müssen
• Erfahrung mit Agentic-Workflow-Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbaren Orchestrierungs-Stacks
• Erfahrung mit KI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS Code-kompatiblen internen Assistenten
• Kenntnisse von Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle
• Erfahrung mit unterstützenden Komponenten wie Vektordatenbanken, Graph Stores, Code-Indexierung, OpenAPI-Wrappern, GitLab/GitHub-APIs, Jenkins-APIs, Observability und Evaluation-Dashboards

Über uns Als attraktivster Arbeitgeber Ungarns im Jahr 2025 (laut repräsentativer Umfrage von Randstad) ist Deutsche Telekom IT Solutions eine Tochtergesellschaft der Deutsche Telekom Gruppe. Das Unternehmen bietet mit mehr als 5300 Mitarbeitern ein breites Portfolio an IT- und Telekommunikationsdienstleistungen. Wir haben Hunderte von Großkunden und Konzernen in Deutschland und anderen europäischen Ländern.

DT-ITS erhielt 2019 die Auszeichnung „Best in Educational Cooperation" von HIPA und wurde 2019 als ethischstes multinationales Unternehmen anerkannt. Das Unternehmen entwickelt seine vier Standorte in Budapest, Debrecen, Pécs und Szeged kontinuierlich weiter und sucht qualifizierte IT-Fachkräfte, die das Team verstärken.

Weitere Details Remote-Work-Richtlinie: Remote-Arbeit ist aufgrund europäischer Steuervorschriften nur aus Ungarn möglich.