{"id":2605965,"url":"https://alion.io/job/conmeet-ai-engineer-mwd-schwerpunkt-agentic-systems-backend-engineering","title":"AI Engineer (m/w/d) - Schwerpunkt: Agentic Systems & Backend Engineering","company":{"id":2365349,"name":"conmeet","domain":"conmeet.io","url":"https://alion.io/company/conmeet","size_band":"11-50","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":null,"truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Borken, Germany"],"countries":["DE"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":69000,"max_usd":164000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":61},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"A2A","optional":false},{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"Human-in-the-Loop","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LLM Guardrails","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"Prompt Engineering","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Anthropic","optional":true},{"name":"AWS","optional":true},{"name":"Azure","optional":true},{"name":"Celery","optional":true},{"name":"GCP","optional":true},{"name":"Git","optional":true},{"name":"Google Cloud Run","optional":true},{"name":"Google GKE","optional":true},{"name":"Kubernetes","optional":true},{"name":"NumPy","optional":true},{"name":"PostgreSQL","optional":true},{"name":"Python","optional":true},{"name":"PyTorch","optional":true},{"name":"Scikit-learn","optional":true},{"name":"TensorFlow","optional":true},{"name":"Vertex AI","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-15T09:13:00Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-10-15T09:13:00Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":7,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":7},"description":"## Deine Rolle\nDu entwickelst unsere KI-Systeme – vom agentenbasierten Assistenten bis hin zu einer Plattform, auf der unsere Kund:innen eigene Agenten, Aufgaben und Abläufe zusammenstellen können.\nDie Rolle ist hands-on: Du schreibst Code, entwirfst Agentenarchitekturen und betreibst das, was du baust, auch selbst. Dabei arbeitest du an der Stelle, an der sich entscheidet, ob ein KI-Feature nur im Demo überzeugt oder im Alltag unserer Kund:innen zuverlässig funktioniert.\nDu arbeitest eng mit Backend-Entwicklung, Produkt und [weitere Schnittstellen] zusammen und bringst deine Einschätzung aktiv in Architektur- und Produktentscheidungen ein.\n## Unser Team und deine Chance\nkleiner 25 MitarbeiterStandorte: 2Software-Entwicklung\nBei conmeet erwartet dich ein junges, dynamisches Team, das mit Leidenschaft und Expertise an der Zukunft des digitalen Handwerks arbeitet. Wir pflegen eine lockere Atmosphäre, in der der Spaß an der Arbeit nicht zu kurz kommt, ohne dabei unsere ambitionierten Ziele aus den Augen zu verlieren. Teamwork wird bei uns großgeschrieben: Wir unterstützen uns gegenseitig, teilen Wissen und feiern gemeinsam unsere Erfolge.\nWir glauben an die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Team-Mitglieder. Daher fördern und fordern wir dich gleichermaßen. Du bekommst die Möglichkeit, an komplexen, herausfordernden Aufgaben zu wachsen und deine Skills auf das nächste Level zu bringen. Egal ob es um die Lösung technischer Probleme, die Entwicklung von Onboarding-Prozessen oder den Aufbau von Kundenwissen geht – bei uns findest du stets neue Herausforderungen, die dich als Customer Success Profi voranbringen.\n## Deine Hauptaufgaben\n(Weiter-)Entwicklung unseres agentenbasierten KI-Assistenten – von der Konzeption über die Implementierung bis zum Betrieb\nMitaufbau eines dynamischen Multi-Agenten-Systems, in dem Kund:innen eigene Agenten, Aufgaben und Workflows selbst erstellen und konfigurieren können\nDesign von Agentensystemen, deren Verhalten und Qualität kontrollierbar und nachvollziehbar sind – inklusive Guardrails, Berechtigungskonzepten und Human-in-the-Loop-Mechanismen\nEntwicklung systematischer Evaluationsstrategien: Du machst überprüfbar, ob Änderungen an Prompts, Tools und Agenten tatsächlich Verbesserungen sind – statt nur „gefühlt besser\"\nIntegration von KI- und ML-Konzepten in eine bestehende, gewachsene SaaS-Anwendung – mit allem, was dazugehört: Datenmodell, Berechtigungen, Performance, Kosten\nBetrieb und Optimierung: Observability, Tracing, Latenz-, Kosten- und Stabilitätsoptimierung\n## Dein Profil\nLLM- und ML-Verständnis\nSehr gutes konzeptionelles Verständnis der Funktionsweise - und der Grenzen - von LLMs\nVerständnis weiterer ML-Konzepte und wie sich diese sinnvoll in Business-Logik integrieren lassen\nFundiertes Verständnis von:\nTokenisierung/Tokens, Embeddings und Context Windows\nVector Search, Retrieval und Re-ranking (RAG)\nHalluzinationen, Context Bloat und weiteren typischen Fehlermodi – inklusive Strategien, diese zu erkennen und abzufedern\nTool Calling und Structured Outputs\nA2A (Agent2Agent Protocol), MCP (Model Context Protocol) und Human-in-the-Loop\nSicherheitsrisiken von LLM- und Agentensystemen (u. a. 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