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KARRIERE

Bauen Sie KI-Produkte, die in der Produktion funktionieren.

Bei TameTeq kombinieren wir KI-Geschwindigkeit mit Senior-Engineering-Disziplin. Wir liefern KI-Systeme, Automatisierung, Backend-APIs und Webanwendungen, die zuverlässig, messbar und auf Skalierung ausgelegt sind.

Offene Stellen

Wir suchen Ingenieure, die Verantwortung von der Architektur bis zum Deployment übernehmen, sich schnell und zielgerichtet bewegen und denen echte Geschäftsergebnisse wichtig sind.

AI Systems Engineer

Mid-Senior / Senior

Entwerfen und liefern Sie Produktions-KI-Systeme End-to-End, von Agenten und RAG-Pipelines bis hin zu KI-gestützter Automatisierung, integriert in reale Produkt-Workflows.

Kernanforderungen

  • Starke Fundamente in Python und Backend-Engineering
  • Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen, Agenten-Orchestrierung und Tool/API-Integration
  • Praktische Kenntnisse in RAG: Ingestion, Retrieval, Evaluierung und Qualitätsiteration
  • Erfahrung bei der Integration von KI-Systemen in bestehende Produkte und interne Tools
  • Production Mindset: Zuverlässigkeit, Rückverfolgbarkeit, Sicherheit und Kostenbewusstsein
  • Sicherer Umgang mit Ambiguität, schneller Iteration und End-to-End-Verantwortung

Nice-to-haves

  • MCP und Tool-Ökosysteme für Agenten
  • Fine-Tuning eigener Modelle oder domänenspezifische ML-Pipelines
  • Erfahrung mit Planung und Optimierung (Scheduling, Routing, Ressourcenallokation)
  • Vektor-Datenbanken und Evaluations-Frameworks
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Full Stack Product Engineer

Mid-Senior / Senior

Bauen und entwickeln Sie produktionsreife Produkte End-to-End, von Backend-APIs und Integrationen bis hin zu schnellen Web-Erlebnissen und KI-gestützten Features.

Kernanforderungen

  • Starkes TypeScript und fundierte Erfahrung mit modernen Web-Stacks (Next.js/React)
  • Starke Backend-Fundamente: API-Design, Integration, Datenmodellierung und Authentifizierung
  • Erfahrung in der Bereitstellung wartbarer produktiver Webanwendungen
  • Fokus auf Performance, Zuverlässigkeit, Sicherheit und saubere Engineering-Praktiken
  • Erfahrung mit DevOps (CI/CD, Docker, Deployment-Workflows)
  • Fähigkeit, über den gesamten Produktlebenszyklus zu arbeiten: Discovery, MVP und iterative Auslieferung

Nice-to-haves

  • Integration von KI-Features in die Produkt-UX
  • SEO, Barrierefreiheit (a11y) und Frontend-Performance-Optimierung
  • Refactoring und Modernisierung von Legacy-Systemen
  • Monitoring, Logging und Rückverfolgbarkeit in der Produktion
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