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Komplexe Fälle aus dem First-Level-Support untersuchst du bis zur Lösung oder zur technischen Übergabe an Engineering. REST-Tests, PostgreSQL-Abfragen und Loganalysen helfen dir, Integrationsfehler von Produktfehlern zu trennen; dabei verantwortest du Statuskommunikation und SLA-Einhaltung und arbeitest remote aus Deutschland oder der EU.
KI für den Kundensupport steht im Zentrum: Du entwickelst und betreibst Modelle, bereitest große Textdatensätze auf und optimierst Training sowie Bereitstellung. Die Rolle im AI-Team von Global Operations verlangt mindestens acht Jahre ML-Erfahrung, Python und Praxis mit KI-Produkten wie Chatbots oder RAG-Systemen.
Operations- und Customer-Success-Prozesse gestaltest du mit KI-Agenten neu und verantwortest deren produktiven Betrieb, Kontext und Evaluation. Du bindest CRM-Daten an und misst Verbesserungen an Zeit, Qualität und Kosten. Gefordert ist nachweisbare Umsetzung statt einer festen Anzahl Berufsjahre; Deutsch B1 genügt neben sicherem Englisch.
Im Team AI Enablement baust und betreibst du Raisins interne KI-Plattform mit kontrolliertem Modellzugang und sicheren Agentenanbindungen. Du vertiefst ausgewählte Bereiche wie Produktivbetrieb mit Incident Response oder Agenten-Workflows für Entwicklung, Tests und Releases. Für die Stelle in Berlin sind Homeoffice und gegebenenfalls Umzugshilfe vorgesehen; Python wird bevorzugt.
Wie Unternehmen Automatisierung organisatorisch verankern, liegt in deiner Verantwortung: Du entwickelst mit Kunden Governance, Zuständigkeiten und eine nach Wirtschaftlichkeit priorisierte Roadmap. Gemeinsam mit einem Forward Deployed Engineer begleitest du Einführungen vor Ort; ungefähr 30-50 Prozent Reisezeit in Europa und fließendes Englisch gehören dazu.
Szenenabgleich, Georeferenzierung und 3D-Rekonstruktion sollen unter realen Einsatzbedingungen funktionieren: Du entwickelst und benchmarkst dafür Computer-Vision-Verfahren, darunter SLAM und visuelle Odometrie. Du passt Modelle an begrenzte Hardware an und gestaltest mit Produkt- und Einsatzteams die Roadmap neuer Fähigkeiten.
Als erste Besetzung für Developer Experience rekrutierst du das Team und programmierst während seines Aufbaus weiterhin in hohem Umfang mit. Mitten in der ECS-zu-Kubernetes-Migration verantwortest du Self-Service-Deployments, Serviceverzeichnis und gemeinsame KI-Entwicklungswerkzeuge. Du misst deren Nutzung und Deployment-Zeiten; Remote-Arbeit ist in EU und Vereinigtem Königreich möglich.
Am Marktplatz für Tools und Integrationen entwickelst du Backend-Dienste, über die Parloas Agenten via MCP auf Geschäftssysteme zugreifen. Du verantwortest technische Initiativen über drei bis neun Monate und optimierst Zuverlässigkeit, Latenz und Durchsatz; ein Einstieg aus anderen Backend-Stacks ist mit Lernbereitschaft für TypeScript möglich.
Interne Abläufe in Finance, Sales, Operations und Product automatisierst du mit bestehenden KI-Modellen. Im Produktteam baust du mit Python, n8n, APIs und RAG wiederverwendbare Workflows und priorisierst sie nach Geschäftsnutzen und Aufwand. Du definierst Schutzregeln und misst Zeitersparnis, ROI und Zuverlässigkeit.
Die lokale HPC-Infrastruktur für Strömungs-, Elektromagnetik- und Multiphysiksimulationen betreibst du vor Ort in München, mit regelmäßigen Reisen nach Tussenhausen. Du sicherst Verfügbarkeit, verwaltest Rechenressourcen und Simulationssoftware und automatisierst den Betrieb mit Bash, Python und Ansible.
Über die Teams Clinical, Productivity, Phone Assistant und ASR hinweg legst du ML-Architektur, Evaluationsstandards und Produktionsmuster fest. Du gestaltest agentische Lösungen, triffst Build-or-buy-Entscheidungen und begleitest sichere Rollouts mit Product, Legal und Compliance. In Berlin arbeitest du unbefristet in Vollzeit mit bis zu zwei Remotetagen pro Woche; internationale Umzüge werden unterstützt.
Im Kundenservice untersuchst du, was Kontakte, Erstattungen und Kundenzufriedenheit beeinflusst. Du verantwortest den Care-Analysebacklog und entwickelst Kennzahlen und Modelle für Serviceentscheidungen unter Einbezug des Kundenwerts. Gearbeitet wird in Berlin mit drei Büro- und zwei optionalen Homeoffice-Tagen; jährlich sind 30 Tage weltweites Arbeiten vorgesehen.
Finanzprozesse automatisierst du mit KI-Agenten und Datenpipelines zwischen SAP, Abacum und Citi. Du verantwortest die Umsetzungsroadmap, entwickelst selbstkorrigierende Abläufe und legst fest, welche Finanzdaten welche Modelle verarbeiten dürfen. Python, SQL und praktische SAP-FI/CO-Erfahrung sind zentral.
Bei Paid Search untersuchst du Auktionen, die zusätzliche Nachfrage durch Marken- gegenüber generischen Suchanfragen und Budgetelastizitäten. Im Growth-Analytics-Team entwickelst du Experimente, verbesserst Attribution sowie Kundenwertmessung und berätst die Marketingleitung. Vorgesehen sind drei Tage im Berliner Büro, zwei optionale Tage zu Hause und zusätzlich 30 Tage weltweites Arbeiten jährlich.
Logging und Tracing sind dein Schwerpunkt im Core-Reliability-&-Observability-Team: Du gestaltest die plattformweite Observability-Strategie und verbesserst Incident-Erkennung sowie Postmortems. In der Rufbereitschaft reduzierst du Alarmrauschen und machst Telemetrie nutzbar. Gearbeitet wird unbefristet in Vollzeit in Berlin, mit bis zu zwei Remotetagen pro Woche und Unterstützung bei internationalem Umzug.
Reale Angriffsmuster übersetzt du in Purple-Team-Übungen für kritische Systeme und Kundendaten. Du prüfst Netzwerke, Anwendungen und Cloud-Infrastruktur, verbesserst SIEM-Erkennungsregeln und Alarmqualität, suchst Erkennungslücken und entwickelst Reaktionsabläufe weiter; AWS- und Kubernetes-Sicherheit gehören zum geforderten Fachwissen.
Sicherheitsautomatisierung für AWS steht hier im Mittelpunkt: Du härtest ECS-/EKS-Workloads ab und verankerst Schutzmechanismen in der Entwicklerplattform. Auch Schwachstellenbehebung, Incident Response, Threat Modeling und automatisierte Audit-Nachweise gehören zu deinem Auftrag. Remote-Arbeit ist in der EU und im Vereinigten Königreich möglich.
Im Ranking-Team verbesserst du die Zuordnung von Nachunternehmen zu Ausschreibungen und die Preisprognosen. Mit Product und Data entscheidest du, was gebaut wird; du begleitest Modelle vom Training bis zum Betrieb mit Monitoring und Alarmierung. Du arbeitest vollständig remote mit unbefristetem Vertrag, flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit zu Workations.
Tägliches Programmieren verbindest du mit technischer Strategie und Architektur über mehrere Teams hinweg. Für Parloas agentische KI entwickelst du global skalierbare Unternehmenssysteme, leitest Architekturprüfungen und überarbeitest zentrale Systeme; zum genannten Technikrahmen gehören etwa TypeScript, Python und Kubernetes. Dabei wägst du Entwicklungsgeschwindigkeit gegen langfristige Belastbarkeit, Kosten und Komplexität ab.
Für Gebote, Targeting und Personalisierung entwickelst und betreibst du ML-Pipelines mit Python und Databricks. Du übersetzt Wachstumsstrategien in technische Roadmaps und verbesserst Kundenwert- sowie Attributionsmodelle für Marketinginvestitionen in Millionenhöhe. Das Berliner Team hat drei feste Bürotage, zwei optionale Homeoffice-Tage und die Möglichkeit, jährlich 30 Tage weltweit zu arbeiten.