AI SDLC Lead Engineer (m/w/d/x)
Deutsche Telekom AG –
München
Gehalt: Von 56.800,00 € bis 117.400,00 €
Gehalt: Von 56.800,00 € bis 117.400,00 €
Über T-Systems International GmbHBei T-Systems bieten wir unseren Geschäftskunden die richtigen Systemlösungen für ihr digitales Business. Mit unserem Portfolio stellen wir sicher, dass digitale Transformation Komplexität reduziert, Kosten einspart und die alltägliche Arbeit erleichtert. Unsere Schwerpunkte sind Konnektivität, Digital, Cloud & Infrastruktur sowie Sicherheit – Let's power higher performance!Über die PositionAls Senior Software Engineering Expert übernehmen Sie die fachliche Führung der KI-gestützten Software-Engineering-Aktivitäten für Meridian und etablieren wiederverwendbare SDLC-Patterns für die Analyse, Validierung, Dokumentation und Weiterentwicklung komplexer Cloud-Software-Stacks.Mit besonderem Fokus auf OpenStack-basierte Services und große Software-Repositories definieren Sie, wie KI-Entwicklungsplattformen, Coding Agents sowie unternehmensseitig freigegebene Open-Source- oder Open-Weight-Modelle in Engineering-Workflows integriert werden. Sie nutzen diese Technologien, um Code-Verständnis, Build- und Dependency-Analysen, Refactoring, technische Dokumentation und Software-Handover zu beschleunigen und gleichzeitig Vertraulichkeit, Nachvollziehbarkeit und eine hohe Qualität der Engineering-Nachweise sicherzustellen.In dieser Rolle:
- definieren und steuern Sie KI-gestützte SDLC-Patterns für Repository Intake, Code Exploration, Service Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und die Erstellung von Engineering-Nachweisen.
- steuern Sie die Analyse OpenStack-basierter Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüsse und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg.
- evaluieren und operationalisieren Sie KI-Entwicklungsplattformen, Coding Agents sowie freigegebene Open-Weight- oder chinesische Coding-Modelle für den sicheren Einsatz im Unternehmensumfeld.
- etablieren Sie Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt Libraries, wiederverwendbare Review-Patterns und Standards für Nachweise aus KI-generierten Engineering-Ergebnissen.
- unterstützen und coachen Sie Software Engineers und Platform Specialists beim sicheren und effektiven Einsatz von KI-Tools und koordinieren die Zusammenarbeit mit Architektur-, Security-, DevOps- und Testing-Teams.
- erstellen Sie adressatengerechte Unterlagen für Senior Stakeholder, darunter Bewertungen von Transitionsrisiken, Darstellungen der Service-Dekomposition, Einschätzungen zur Reife von Codebasen und Empfehlungen für weitere Engineering-Maßnahmen.
- Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Software Engineering, Platform Engineering oder in technischen Architekturrollen sowie nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams.
- Sehr gute praktische Programmierkenntnisse in Python sowie mindestens einer weiteren Backend- oder systemnahen Sprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust.
- Fundierte praktische Erfahrung mit AI Coding Agents und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen, technische Dokumentation und die Beschleunigung von Engineering-Prozessen.
- Sehr gutes Verständnis OpenStack-basierter Cloud-Software-Architekturen einschließlich modularer Service-Dekomposition, Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüsse und Build-Strukturen.
- Gute Kenntnisse in CI/CD, Kubernetes-basierter Bereitstellung und Platform Operations.
- Fähigkeit, Senior Engineers in komplexen und nicht vollständig definierten Umgebungen fachlich zu führen, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und unvollständige Evidenz in strukturierte und umsetzbare Engineering-Entscheidungen zu überführen.
- Erfahrung in Enterprise-Programmen mit hohen Anforderungen an Vertraulichkeit, Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und digitale Souveränität.
- Praktische Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS-Code-basierten Erweiterungen, die mit unternehmensseitig freigegebenen Modell-Endpunkten verbunden sind.
- Erfahrung mit Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder vergleichbaren Modellen, die unter entsprechenden Sicherheits- und Governance-Vorgaben betrieben werden.
- Erfahrung mit agentenbasierten und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluation Loops und strukturierten Tool-Calling-Patterns.
- Erfahrung mit Engineering-Umgebungen und Technologien wie GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package Registries und terminalbasierten Automatisierungs-Workflows.
- Erfahrung mit der Konzeption von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt Libraries, wiederverwendbaren Review-Patterns oder Standards für KI-gestützte Engineering-Nachweise.
- Erfahrung mit der Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen und Coding-Modellen für sichere Enterprise-Umgebungen.
- Erfahrung mit souveränen Softwareumgebungen, Software-Handover, Transition Readiness oder Technical-Due-Diligence-Aktivitäten.
- Erfahrung im Coaching von Engineers oder Platform Specialists beim sicheren und effektiven Einsatz KI-gestützter Entwicklungstools.
- Erfahrung in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit Architektur, Security, DevOps, Software Engineering, Platform Engineering und Testing.