AI Tech Lead (w/m/d)

Wir suchen eine erfahrene technische Führungspersönlichkeit, die die Architektur von Juno – der agentischen KI-Schicht im Kern unserer Plattform – definiert und vorantreibt. Du bist die technische Anlaufstelle für die Gestaltung, Orchestrierung und den skalierbaren Betrieb unserer Agenten und triffst fundierte Architekturentscheidungen – von Multi-Agenten-Koordinationsmustern bis hin zur Produktionsinfrastruktur. Diese Rolle ist stark hands-on: Du arbeitest täglich im Code, entwickelst neue Ansätze in Prototypen, setzt den Maßstab für technische Qualität und löst komplexe Systemprobleme. Wenn du derjenige sein möchtest, der agentische KI in der Praxis – nicht nur in der Theorie – mitgestaltet, ist das die richtige Position für dich.

Wie wir arbeiten: Agentic-First Engineering 
Bei JTL ist KI-gestützte Entwicklung kein Nice-to-have - es ist unsere Art zu bauen. Ingenieure in unserem Team nutzen aktiv Tools wie GitHub Copilot, Claude Code, Cursor oder ähnliche KI-Programmierassistenten als Teil ihres täglichen Arbeitsablaufs. Wir erwarten, dass du Erfahrung mit diesen (oder ähnlichen) Tools mitbringst. 

Deine Aufgaben

• Du verantwortest die End-to-End-Systemarchitektur für agentische KI-Anwendungen – vom übergeordneten Design über das Deployment in der Produktion bis hin zu Skalierung und Observability.
• Du entwirfst und entwickelst Multi-Agenten-Orchestrierungssysteme unter Einsatz von Frameworks wie LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel oder eigenen Orchestrierungsschichten.
• Du gestaltest skalierbare, fehlertolerante Backend-Services mit Python (FastAPI, async-Patterns) und klar definierten API-Schnittstellen (REST, GraphQL, gRPC), die von internen Teams und externen Kunden genutzt werden.
• Du implementierst Cloud-Deployment-Strategien auf Azure (AKS, Azure AI Services, Functions) oder anderen Cloud-Plattformen, einschließlich Infrastructure-as-Code, CI/CD-Pipelines und Kostensteuerung.
• Du entwirfst Integrationsmuster für die sichere und erweiterbare Anbindung von Agenten an externe Tools, APIs, Datenbanken und Unternehmenssysteme.
• Du etablierst Architekturstandards, Design Patterns und Engineering Best Practices für das KI-Engineering-Team (Codequalität, Testing, Security, Dokumentation).
• Du evaluierst neue agentische KI-Technologien, LLM-Anbieter und Tooling und präsentierst der Geschäftsführung technische Empfehlungen sowie Abwägungsanalysen.
• Du förderst und begleitest Junior- und Mid-Level-Engineers durch Architecture Reviews, Code Reviews und Wissenstransfer-Sessions.