🎁 Antes de postularte, practica esta entrevista. Crea tu cuenta gratis en WorkMundi y recibe un Entrenamiento de Entrevista en HelpsYouSpeak — sin costo, sin tarjeta. Quiero mi entrenamiento →
Deine Aufgabe Diese Rolle konzentriert sich auf die Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities und die Unterstützung von Senior Engineers in KI-Entwicklungsworkflows. Du arbeitest mit Tools für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und Dokumentationsgenerierung. Hauptaufgaben Implementierung und Wartung kleiner KI-gestützter Engineering-Utilities für Repository-Indexierung, Code-Zusammenfassung, Dependency-Extraktion, Log-Parsing und Dokumentationsgenerierung Unterstützung von Senior Engineers bei der Konfiguration von KI-Entwicklungsumgebungen, beim Testen von Prompts, beim Vergleichen von Modell-Outputs und beim Dokumentieren wiederholbarer SDLC-Nutzungsmuster Erstellung von Skripten und leichtgewichtigen Services, die Git-Repositories, CI/CD-Logs, Issue-Tracker, Dokumentationsspeicher und interne Modell-Endpunkte verbinden Unterstützung bei der Vorbereitung von Übergabematerialien einschließlich Codebase-Zusammenfassungen, Service-Notizen, Build-Beobachtungen, Glossareinträgen und strukturierten Evidenz-Templates Testen von Open-Source-, Open-Weight- und chinesischen Coding-Modellen in genehmigten Umgebungen und Dokumentation von Stärken, Einschränkungen, Risiken und praktischen Nutzungshinweisen Teilnahme an Reviews mit Senior Engineers zur Validierung von KI-generierten Outputs, Korrektur von Ungenauigkeiten und Verbesserung der Workflow-Qualität im Laufe der Zeit Tools und Plattformen Du arbeitest mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS Code-basierten Extensions , die für Enterprise-Repositories konfiguriert sind. Die Rolle umfasst die Nutzung von Modellfamilien für Coding-Support wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern genehmigte Modelle. Du nutzt Workflow- und Integrations-Tooling wie Python, FastAPI, Notebooks, LangChain, LlamaIndex, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Markdown und Dokumentationsautomatisierung sowie unterstützende Engineering-Tools wie Git, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Helm-Grundlagen, Linux-Shells, Package-Manager, Log-Processing und strukturierte Prompt-Repositories. Dein Profil Wir suchen einen AI-Assisted Engineering Support Engineer mit ausgeprägten Python-Entwicklungsfähigkeiten, praktischer Erfahrung mit KI-Coding-Assistenten und solidem Verständnis von Software-Development-Lifecycle-Tools und -Praktiken in einer Unternehmensumgebung. Muss-Kriterien 2-4 Jahre Erfahrung in Software Engineering, DevOps-Automatisierung, Data Engineering, KI-Tooling oder plattformnahen Entwicklungsrollen Ausgeprägte Python-Kenntnisse mit der Fähigkeit, mit APIs, Scripting, Developer-Tooling, Dokumentation, Tests und leichtgewichtigen Automatisierungsservices zu arbeiten Grundlegendes Verständnis von Git-Versionskontrolle Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines Grundlegendes Verständnis von Linux-Betriebssystemen Grundlegendes Verständnis von Containern (Docker) Grundlegendes Verständnis von Cloud-Plattformen Grundlegendes Verständnis von Software-Architekturdokumentation Bereitschaft, OpenStack-Kenntnisse zu vertiefen Sorgfältige Arbeitsweise mit guten Dokumentationsgewohnheiten Neugier und Lernbereitschaft Fähigkeit, unklare Befunde zu eskalieren, anstatt KI-generierten Antworten übermäßig zu vertrauen Komfortables Arbeiten in einer vertraulichen Unternehmensumgebung Lerngeschwindigkeit und Qualitätsdisziplin Strukturierte Kommunikationsfähigkeiten Von Vorteil Praktische Vertrautheit mit KI-Coding-Assistenten (wie Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Aider, Claude Code oder VS-Code-basierten Extensions) Erfahrung mit Prompt Engineering Erfahrung mit LLM-APIs Erfahrung mit lokaler Modellexperimentation Erfahrung mit RAG-Style-Entwicklung Vertrautheit mit KI-Entwicklungsumgebungen, die für Unternehmens-Repositories konfiguriert sind Erfahrung mit Modellfamilien für Coding-Support (DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere intern zugelassene Modelle) Erfahrung mit FastAPI Erfahrung mit Jupyter Notebooks Erfahrung mit LangChain Erfahrung mit LlamaIndex Erfahrung mit GitLab/GitHub-APIs Erfahrung mit Jenkins-APIs Erfahrung mit Markdown Erfahrung mit Dokumentationsautomatisierung Erfahrung mit Kubernetes Erfahrung mit Helm Erfahrung mit Linux-Shells Erfahrung mit Package Managern Erfahrung mit Log-Processing Erfahrung mit strukturierten Prompt-Repositories Über uns T‑Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen Technologie mit Sinn, um eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen einbringen, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren. Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem du ohne Grenzen wachsen kannst. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden. Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport) Telemedizin Lebens- und Unfallversicherung Sozialfonds 26+ Urlaubstage pro Jahr Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness) 100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willst Wöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch) Internationale Mentoring-Sessions & Experience Days Weitere Details Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld T-Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...) Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort) Flexible Arbeitszeiten T-Systems Iberia verarbeitet nur die Lebensläufe von Kandidaten, die die für jedes Angebot angegebenen Anforderungen erfüllen.
Here's how to pick the right one and stand out in your application.
144.883Jobs
31.687IN
81%EN
That number is real. WorkMundi's database shows 144,883 open engineer roles across the world. India has the most with 31,687 jobs, followed by the United States with 30,084. If you just finished reading one job ad and felt paralyzed by choice, you're not alone—but this scale is actually an advantage. It means you can afford to be selective.
Start by geography and language. The majority of engineer ads—117,837 of them—have the job posting text written in English. Use that as one filter, but remember: the ad text language tells you nothing about whether the role actually requires you to speak English day-to-day. Read the job description carefully. Then check which countries have the volume you're targeting. Singapore, Poland, and Australia round out the top five after India and the US.
Next, learn who's hiring. Accenture has posted 2,801 engineer roles. andurilindustries, speechify, and jobgether are also actively recruiting. If you're applying to one of these names, research their hiring patterns and interview style before you apply. That homework pays off.
When you interview, expect the question every engineer hears: 'Tell me about a time you had to debug a problem that wasn't in your job description.' Have a specific story ready—not a general one. Name the tools, the deadline pressure, and what you learned. Hiring managers listen for whether you see problem-solving as part of the role itself, not a favour.