Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n KI-Engineering Coach (m/w/d) - Remote/Frankfurt am Main.
Ihre Aufgaben
1. Implementierung technischer Komponenten in Applikationen auf Basis der genutzten Techno-logien (Microservice-Architekturen, Spring, AWS, Messaging, Kotlin) inkl. dazugehöriger Schnittstellen, Module und entsprechender Datenbanken
2. Beratung und Implementierung von AI-First Entwicklungsansätzen zur Steigerung der Entwicklungseffizienz in allen Bereichen der Softwareentwicklung (Business Engineering, Frontend- und Backendentwicklung, Testing, DevOps)
3. Evaluation, Integration und Optimierung von AI-Entwicklungstools wie GitHub Copilot, Amazon Q Developer, ChatGPT und weiteren AI-gestützten Entwicklungswerkzeugen im Projektkontext
4. Design und Implementierung von AI-Agents für spezifische Entwicklungsaufgaben sowie Entwicklung von Strategien für deren effektive Nutzung im DevOps-Team
5. Mentoring des Entwicklungsteams im professionellen Umgang mit AI-Tools, Prompt Engineering und Best Practices für AI-gestützte Entwicklung
Interessiert?
Elvin Cagi
Tel.:
Fax.:
Email:
Share posting
Ihre Qualifikationen
6. MUSS-Kriterien: Bitte nur bewerben, wenn Sie ALLE MUSS-Kriterien erfüllen
7. AI-gestützte Softwareentwicklung: Praktische Erfahrung in der professionellen Anwendung von AI-Tools in der Softwareentwicklung, Mindestens 2 Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung mit AI-Entwicklungstools wie GitHub Copilot oder Amazon Q Developer
8. DevOps: Exzellente Methoden- und Technologiekenntnisse im Kontext DevOps, Mindestens 5 Jahre Erfahrung beim Aufbau von DevOps-Teams mit echter Ende-zu-Ende-Verantwortung
9. Infrastruktur: Erfahrungen bei der Ausgestaltung und Einführung einer CI/CD Pipeline und Infrastrukturthemen in der Cloud, Mindestens 5 Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung in: Gitlab CI
10. Mindestens 1 Jahr Erfahrung im Design und der Implementierung von MLOps-Pipelines (ML Model Training, Deployment, Monitoring)
11. Softwareentwicklung und Anwendungsarchitektur: Exzellente Programmier- und Architekturkenntnisse Backend Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Micro-Service-Architekturen auf Basis von Kotlin
12. SOLL-Kriterien:
13. Erfahrung im Einsatz von AI-Werkzeugen in der Softwareentwicklung, Mindestens 2 Jahr Erfahrung im Umgang mit AI im Kontext von Code-Reviews und Specification Driven Development
14. Erfahrung mit Test Driven Development, Mindestens 6 Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung in der Implementierung von Software-Lösungen mit dem TDD-Ansatz.
15. Erfahrung mit dem Monitoring von Infrastructure und Loganalysen, Mindestens 5 Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung in entsprechenden SW-Lösungen, z. B. mit dem EFK Stack, Prometheus, Kibana, Grafana
16. Erfahrungen mit professionellen Web-Frameworks Mindestens 6 Jahre, Erfahrung in der Verwendung von Spring Boot oder vergleichbarer Frameworks.
17. Praktische Erfahrung im Aufbau von OpenShift Infrastrukturen, Mindestens 5 Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung in der Arbeit mit OpenShift Infrastrukturen