AI SWE / Agentic SDLC Workflow Engineer - T Cloud Public (REF5735F)

Deine Aufgabe
Diese Position konzentriert sich auf die
Industrialisierung KI-gestützter Engineering-Workflows für Meridian
, indem wiederholbare Muster verpackt werden, die die Aufnahme von Codebasen, die Extraktion von Abhängigkeiten, die Build-Triage, die Generierung von Dokumentation 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-abgeleitete Services, CI/CD-Outputs, Architekturdokumentation und Übergabenachweise hinweg wiederverwendet werden können.

Hauptaufgaben

• Aufbau wiederverwendbarer KI-gestützter Workflows für Repository-Analyse, Code-Scanning, Service-Dekomposition, Dependency-Discovery, Build-Diagnose und Dokumentationsgenerierung
• Verpackung von Prompts, Tools, Retrieval-Layern, Model-Routing, Evaluierungschecks, Retries 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

Erwartete Tools und Plattformen

• Arbeit mit agentischen Workflow-Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel oder vergleichbaren Orchestrierungs-Stacks
• Nutzung von KI-Entwicklungsplattformen und Editor-Integrationen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS Code-kompatiblen internen Assistenten
• Arbeit mit Modellfamilien, die für SDLC-Automatisierung relevant sind, wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder unternehmensgehostete Frontier-Modelle
• Arbeit mit unterstützenden Komponenten wie Vektordatenbanken, Graph-Stores, Code-Indexierung, OpenAPI-Wrappern, 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, Orchestrierungsframeworks und Cloud-Softwareumgebungen.

Muss-Kriterien

• Mindestens 5 Jahre Engineering-Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, DevOps-Automatisierung, Platform Engineering oder KI-Workflow-Implementierung
• Ausgeprägte praktische Python-Programmierkenntnisse
• Erfahrung mit API-Integration
• Praktische Kenntnisse von Orchestrierungsframeworks
• Praktische Kenntnisse von RAG-Mustern (Retrieval-Augmented Generation)
• Praktische Kenntnisse von Tool Calling
• Praktische Kenntnisse von Evaluation Loops
• Erfahrung in der Umwandlung von Prototypen in wiederverwendbare Engineering-Workflows mit klaren Schnittstellen
• Erfahrung mit Logging, Error Handling, Konfiguration und Wartbarkeitsdisziplin
• Gutes Verständnis von CI/CD-Systemen
• Gutes Verständnis von Git-Workflows
• Gutes Verständnis von Containern
• Gutes Verständnis von Kubernetes
• Gutes Verständnis von Softwarearchitekturdokumentation
• Gutes Verständnis von modularen Cloud-Softwareumgebungen
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Workflow-Dokumentation
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Evidence Packs
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Nutzungsanleitungen
• Ausgeprägte schriftliche Kommunikationsfähigkeiten zur Erstellung von Entscheidungsgrundlagen für Senior Stakeholder
• Sicheres Arbeiten in unklaren, vertraulichkeitssensiblen Umgebungen
• Fähigkeit, KI-Outputs zu überprüfen, zu begründen und in verlässliche Engineering-Nachweise umzuwandeln
• Arbeit aus Ungarn erforderlich aufgrund europäischer Steuervorschriften

Von Vorteil

• Erfahrung mit agentischen 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
• Erfahrung mit 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 Indexing, OpenAPI Wrappers, GitLab/GitHub APIs, Jenkins APIs, Observability und Evaluation Dashboards

Über uns
Als attraktivster Arbeitgeber Ungarns 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 den Best in Educational Cooperation Award von HIPA und wurde 2019 als ethischstes multinationales Unternehmen anerkannt. Das Unternehmen entwickelt kontinuierlich seine vier Standorte in Budapest, Debrecen, Pécs und Szeged weiter und sucht qualifizierte IT-Fachkräfte, die Teil des Teams werden möchten.

Unternehmensrichtlinien

• Remote-Arbeit ist aufgrund europäischer Steuervorschriften nur aus Ungarn möglich