前线部署AI工程师（能源）
Forward Deployed AI Engineer Energy (m/w/d)
我们在KnowWay开发用于关键基础设施的AI代理——能源、电信和公共部门。在合规性、可追溯性和数据主权不容妥协的地方，我们通过AI自动化业务流程。
角色
我们正在构建一个面向能源行业的AI平台。我们的代理支持供应商变更、电网接入、结算和计量设备运营等流程。
作为Forward Deployed AI Engineer，你将负责从发现到上线的整个用例。你将直接与城市水务公司和能源供应商的业务部门合作，理解他们的流程，并将这些知识转化为高效的AI代理。
你将结合GenAI工程与客户工作：你将进行业务访谈和研讨会，使用Python、LLMs、RAG和工具开发出可行的解决方案，并通过系统评估确保它们在日常工作中可靠运行。
任务
- 举办研讨会和业务访谈，理解复杂流程和隐性知识
- 将需求转化为代理蓝图和技术解决方案
- 使用LLMs、RAG、工具使用/函数调用和代理编排开发AI代理
- 准备文档、数据和知识以供检索和代理使用
- 在几天内开发出可运行的原型并与用户迭代优化
- 建立黄金问题、测试集和回归测试以进行评估
- 分析反馈并持续改进代理
- 向客户清晰传达技术可能性和限制
- 与我们的平台团队共同开发可复用的组件
团队
你将与我们的平台和交付团队（包括AI和软件工程以及咨询）紧密合作。我们与客户共同开发解决方案——可复用的组件和见解会回馈到我们的平台中。
资格
必须具备
- 在GenAI工程方面有实际经验，最好是1-2年
- 有LLM应用、RAG、Prompt Engineering、工具使用和代理编排的经验
- 精通Python，达到生产级别
- 有GenAI应用评估经验，例如测试集、黄金问题或回归测试
- 理解分块、检索、元数据和知识结构
- 喜欢直接与客户接触，并能独立梳理模糊的需求
- 擅长跨团队协作，具有良好的沟通能力
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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.
Aufgaben
- Workshops und Fachinterviews durchführen und komplexe Prozesse sowie implizites Wissen verstehen
- Anforderungen 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.
Qualifikation
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 Kundenkontakt und die Fähigkeit, unklare Anforderungen selbstständig zu strukturieren
- Hohe Ownership und pragmatischer Umgang mit wechselnden Anforderungen
- 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
Benefits
- 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 Kontakt zu Fachbereichen und Entscheider
- Frühe Verantwortung und hoher Gestaltungsspielraum
- Modernes GenAI-Umfeld mit Fokus auf produktive AI Agents
- Wertschätzendes Team und kurze Entscheidungswege
Wir suchen Mid-Level- und Senior-Profile.
Auf Mid-Level übernimmst Du eigene Use Cases von Discovery bis Go-Live. Auf Senior-Level entwickelst Du zusätzlich Standards und Blueprints für unser Agent Building weiter, arbeitest auf Kundenleitungsebene und hilfst uns, Forward Deployed Engineering im Team zu skalieren.
Klingt gut? Dann bewirb Dich jetzt und wir sprechen miteinander.
Originally posted on Himalayas