Forward Deployed AI Engineer Energy (m/w/d)

Wir bei KnowWay entwickeln KI-Agenten für kritische Infrastruktur – Energie, Telekommunikation und öffentlicher Sektor.

Überall dort, wo Compliance, Nachvollziehbarkeit und Datensouveränität keine Kompromisse zulassen, automatisieren wir Geschäftsprozesse mit KI.

Die Rolle Wir bauen eine KI-Plattform für die Energiewirtschaft.

Unsere Agenten unterstützen Prozesse wie Lieferantenwechsel, Netzanschluss, Abrechnung und Messstellenbetrieb .

Als Forward Deployed AI Engineer übernimmst Du einen Use Case von Discovery bis Go-Live .

Du arbeitest direkt mit Fachbereichen bei Stadtwerken und Energieversorgern, verstehst ihre Prozesse und übersetzt dieses Wissen in produktive KI-Agenten.

Dabei verbindest Du GenAI Engineering mit Kundenarbeit : Du führst Fachinterviews und Workshops, entwickelst mit Python, LLMs, RAG und Tools funktionierende Lösungen und stellst durch systematische Evaluation sicher, dass sie im Alltag zuverlässig funktionieren.

Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse sowie implizites Wissen verstehen

in Agent Blueprints und technische Lösungen übersetzen KI-Agenten mit LLMs, RAG, Tool Use / Function Calling und Agenten-Orchestrierung entwickeln Dokumente, Daten und Wissen für Retrieval und Agenten aufbereiten Innerhalb weniger Tage funktionierende Prototypen entwickeln und mit Nutzern iterieren Golden Questions, Testsets und Regressionstests zur Evaluation aufbauen Feedback analysieren und Agenten kontinuierlich verbessern Technische Möglichkeiten und Grenzen verständlich gegenüber Kunden kommunizieren Wiederverwendbare Komponenten gemeinsam mit unserem Plattformteam weiterentwickeln Das Team Du arbeitest eng mit unserem Plattform- und Delivery-Team aus AI und Software Engineering sowie Consulting zusammen.

Lösungen entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kunden – wiederverwendbare Komponenten und Erkenntnisse fließen zurück in unsere Plattform.

Must-haves Praktische Erfahrung im GenAI Engineering , idealerweise mindestens 1–2 Jahre Erfahrung mit LLM-Anwendungen, RAG, Prompt Engineering, Tool Use und Agenten-Orchestrierung Sehr gute Python-Kenntnisse auf Produktionsniveau Erfahrung mit der Evaluation von GenAI-Anwendungen, z.

B.

Testsets, Golden Questions oder Regressionstests Verständnis von Chunking, Retrieval, Metadaten und Wissensstrukturen Freude am direkten Kunden

und die Fähigkeit, unklare

selbstständig zu strukturieren Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden

Deutsch verhandlungssicher Für uns zählen gebaute Anwendungen mehr als Zertifikate .

Eigene Projekte, GitHub-Repositories oder andere Arbeitsproben sehen wir uns deshalb besonders gerne an.

Nice-to-have Energiewirtschaftliches Know-how, z.

B.

Marktkommunikation, GPKE, EDIFACT, SAP IS-U oder kVASy BPMN oder vergleichbare Prozessmodellierung GCP, Docker und CI/CD Knowledge Graphs oder strukturierte Wissensrepräsentation Erfahrung aus Consulting oder anderen kundenorientierten technischen Rollen

30 Tage Urlaub Erfolgsbeteiligung und Perspektive auf VSOPs Flexible Arbeitszeiten und Remote-first-Arbeitsmodell Standorte bzw. Smartoffice rund um Hamburg, Ruhrgebiet/NRW und München Direkter