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AI-Native Software Engineer (Java/DevOps)

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Summary

Builds production-ready AI systems for the insurance industry, transforming an internal AI solution into a multi-tenant SaaS product — developing RAG pipelines, multi-agent orchestration, knowledge-base indexers, and REST/MCP integrations with security, compliance and observability on a Java/DevOps stack.

Overview

Als AI Engineer gestalten Sie produktionsreife KI-Systeme zur Lösung realer Businessprobleme im Versicherungsumfeld. Sie arbeiten an der Transformation einer internen KI-Lösung zu einem mandantenfähigen SaaS-Produkt für Versicherungen und kooperieren eng mit Produktmanagement sowie Kundinnen und Kunden. Sie entwickeln KI-Komponenten wie RAG-Pipelines, Multi-Agenten-Systeme und Integrationen mit bestehenden Datenquellen, um Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance sicherzustellen. Ihre Arbeit treibt den Produkt-Impact in einer regulierten Branche voran und verbindet Fachwissen mit IT-Kompetenz.

Leistungen / Benefits
  • End-to-end Ownership
  • Moderner AI/ML-Stack
  • Kleine Teams mit direktem Austausch
  • Weiterbildungsmöglichkeiten (Konferenzen, Trainings, Zertifizierungen)
  • Flexible Arbeitsmodelle
  • Attraktives Vergütungspaket
Verantwortungsbereiche
  • Konzeption und Implementierung von RAG-Pipelines mit semantischer Suche und Wissensretrieval
  • Aufbau von Multi-Agenten-Orchestrierungssystemen und intelligentem Routing
  • Entwicklung von Knowledge-Base-Indexern für Dokumentation, Code und Business-Daten
  • Aufbau von REST-APIs und Integration des Model Context Protocols (MCP)
  • Optimierung der Antwortqualität, Guardrails, Kostenreduktion und Deployment als SaaS mit Security, Compliance, Monitoring und Observability
Zentrale Anforderungen
  • Mid-level Fähigkeiten in AI/ML-Umfeld zur Umsetzung des Fokus
  • Teamorientierte Zusammenarbeit mit Fachexperten, Beratern und Kunden
  • Grundkenntnisse in Cloud- und DevOps-Themen sowie Mitarbeit an Architekturentscheidungen
  • Deutsch fließend, Englisch B2
  • Eigenverantwortliche Arbeitsweise mit Ownership-Mentalität
  • Pragmatische Problemlösung mit Fokus auf Qualität und Time-to-Market
  • Neugierde und Lernbereitschaft in einem sich schnell entwickelnden KI-Umfeld
  • RAG-Pipelines und semantische Suche
  • Multi-Agenten-Systeme und intelligentes Routing
  • Knowledge-Base-Indexer für Dokumentation, Code und Business-Daten

Skills

See also

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