Stellenbeschreibung

AI Engineer (m/w/d) - Zero-Click Fleet Management - CARSYNC
München, Deutschland (hybrid)
Angestellte/r
Data Scientist
65.000 € bis 100.000 € / Jahr

Wir bei CARSYNC machen Fuhrparks smarter, effizienter – und radikal einfacher.

Mit unserer KI-gestützten SaaS-Plattform und innovativen Hardware- und OEM-Lösungen schaffen wir Transparenz, Automatisierung und Flexibilität für Unternehmen jeder Größe. Unser Anspruch ist klar: weniger manuelle Arbeit, weniger Klicks, weniger Reibung – für Fuhrparkmanager, Fahrer und alle, die täglich mit Mobilität zu tun haben.

Schon heute vertrauen uns über 350 Unternehmen mit mehr als 30.000 Fahrzeugen und 120.000 Fahrern. Und wir sind längst nicht fertig. Unser nächster Schritt heißt Zero-Click Fleet Management: Prozesse laufen von selbst, KI-Agenten übernehmen Kommunikation, Entscheidungen und Workflows – per API, Event und Telefon.

Wir:
stehen für exzellenten Service – auch (und gerade) wenn ihn KI erbringt.
begeistern Kunden, indem wir ihnen Arbeit abnehmen.
lieben Innovation, die Prozesse vereinfachen, nicht verkomplizieren.
sagen offen, wenn etwas besser geht – und setzen es um.
liefern schnell, präzise und effizient.

Wenn du Spaß daran hast,
Klicks zu töten,
Prozesse zu entkernen,
Telefonate komplett zu automatisieren

und Systeme zu bauen, die einfach laufen, dann passt du hier rein.

Aufgaben
Deine Mission: Mach manuelle Arbeit überflüssig.

Du entwickelst produktive KI-Systeme, die Flottenprozesse end-to-end übernehmen und vollständig automatisieren – ohne Klicks, ohne Nacharbeit, ohne Weiterleiten.

Dein Fokus liegt auf LLM-Agenten (Text & Voice), stabilen RAG-Pipelines, sauberer Backend-Integration und Production-Readiness.

Ziel ist Zero-Click Fleet Management: KI nimmt Anrufe an, trifft Entscheidungen, löst Prozesse aus – zuverlässig, messbar und kostenkontrolliert.

Deine Aufgaben – mit echtem Impact:

RAG & Entscheidungslogik - Arbeitsergebnisse:
Stabile, deterministische RAG-Pipelines mit sauberem Chunking, Retrieval und Context-Building
Hybrid Search und Re-Ranking mit klar definierten Wissensgrenzen
KI-Entscheidungen ohne Halluzinationen oder unscharfe Aussagen

Messgrößen – Ziel
≥ 95 % korrekte Antworten
≤ 2 % Halluzinationsrate
≥ 90 % konsistente Entscheidungen bei identischem Input

Backend- & Plattform-Integration Arbeitsergebnisse:
Produktive KI-Services auf Basis von Python (FastAPI, Pydantic)
Saubere API-Contracts für KI-Funktionen und Tools
Event-getriebene Integration (Kafka, async Workflows, Retries, Idempotenz)
Vollständige Anbindung der KI-Services an die ECO-Plattform

Messgrößen – Ziel
≥ 99 % fehlerfreie API-Requests
≥ 98 % erfolgreiche Event-Verarbeitung
Dokumentierte API-Contracts und stabile Idempotenz

Production Readiness & Kostenkontrolle - Arbeitsergebnisse:
Vollständige Observability (Tracing, Monitoring, Alerts) für alle KI-Flows
Robustes Error Handling mit automatischer Recovery
Definierte Rate Limits und Token-Budgets pro Workflow
CI/CD-Pipelines mit Tests und automatisierten KI-Evaluierungen

Messgrößen – Ziel
≤ 1 Produktions-Incident pro Monat
Erkennung von Fehlern innerhalb von < 5 Minuten
Budgetabweichung ≤ 10 %
Automatisierte Tests und Evals in CI/CD aktiv

Qualifikation
Deine Kompetenzen:
LLM & Agent Systems: Agent-Flows, Tool Calling, strukturierte Outputs, deterministisches Verhalten
Backend Engineering: Python (FastAPI, Pydantic), APIs, Microservices, Event-Driven Architecture
RAG & Retrieval: Chunking, Embeddings, Hybrid Search, Context Control
🛠 Production Engineering: Observability, Error Handling, CI/CD, Kosten- & Token-Kontrolle
Systemisches Arbeiten: Zusammenarbeit mit Backend-, Produkt- und Plattform-Teams
Ausbildung: Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science, KI – oder vergleichbare praktische Erfahrung.

Quereinsteiger ausdrücklich willkommen, wenn du produktive KI-Systeme gebaut hast

Wichtig: Dein Abschluss ist nicht entscheidend, entscheidend ist, dass du:
produktiven Code geschrieben hast
KI-Systeme in Produktion betrieben hast
Verantwortung für Stabilität, Kosten und Qualität übernommen hast

👉 Wir stellen keine Titel ein, sondern Menschen, die Dinge zum Laufen bringen.

Deine Befugnisse:
Du entscheidest über Architektur und Aufbau von LLM- und Voice-Agenten
Du definierst RAG-Strategien, Wissensgrenzen und Entscheidungslogiken
Du legst API-Contracts, Tool-Interfaces und Event-Flows fest
Du bestimmst Monitoring, Rate Limits und Token-Budgets
Du priorisierst, welche Prozesse vollständig automatisiert werden

Benefits
Du erhältst eine attraktive Vergütung mit einer erfolgsabhängigen Komponente
Wir bieten dir eine agile Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und eine familiäre Atmosphäre mit schnellen Entscheidungen
Du trägst mit deinem Einsatz dazu bei ENGINEERING A BETTER WORLD Realität werden zu lassen
Wir legen großen Wert darauf „Mitarbeiterzufriedenheit“, „ökologische Verantwortung“, „Wachstum und Profitabilität“ sowie „Kundenorientierung“ zu vereinen
Wir ermöglichen dir einen angenehmen Einstieg durch eine ausführliche Einarbeitung.

Unsere Core Values – und was sie für dich als AI Engineer bedeuten:

1️⃣ Lösungsorientiert – wir finden immer eine Lösung
Wenn etwas klemmt, wird nicht diskutiert, warum es schwierig ist, sondern wie es geht.

→ Für dich heißt das:
Ein KI-Agent scheitert? Du baust einen Fallback.
Daten sind unsauber? Du begrenzt den Kontext.
Telefonie ist komplex? Du zerlegst den Prozess.

Nicht aufgeben. Umbauen. Lösen.

2️⃣ Hilfsbereit – wir halten zusammen
KI ist Teamsport. Niemand wird hängen gelassen.

→ Für dich heißt das:
Du erklärst anderen, wie sie deine KI-Bausteine nutzen können.
Du baust Systeme so, dass sie verständlich und wartbar sind.
Du hilfst, statt nur zu verweisen.

Ownership endet nicht am eigenen Service.

3️⃣ Weitsichtig – durchdacht und clever handeln
Wir bauen nicht für morgen, sondern für Skalierung, Betrieb und Kosten.

→ Für dich heißt das:
Keine KI ohne Kostenkontrolle.
Keine Automatisierung ohne Exit-Strategie.
Keine Abkürzung, die später teuer wird.

Kurzfristig „cool“ ist uns egal – langfristig stabil zählt.

4️⃣ Wissbegierig – lernen, teilen, besser werden
Stillstand ist Rückschritt – gerade bei KI.

→ Für dich heißt das:
Du testest neue Modelle, Tools und Ansätze.
Du teilst Learnings – auch, wenn etwas nicht funktioniert hat.
Du verbesserst Systeme iterativ, datenbasiert und offen.

Kein Geheimwissen. Kein Ego-Code.

5️⃣ Eigeninitiativ – denken mit, handeln proaktiv
Wir warten nicht auf Tickets oder Freigaben, wenn klar ist, was zu tun ist.

→ Für dich heißt das:
Du erkennst Prozesse, die sich automatisieren lassen – und sprichst sie an.
Du baust Prototypen, bevor jemand danach fragt.
Du verbesserst Dinge, die „eigentlich funktionieren“, aber nerven.

Zero-Click beginnt im Kopf.

6️⃣ Begeisternd – Arbeit darf Spaß machen
Wir nehmen unsere Arbeit ernst – uns selbst nicht immer.

→ Für dich heißt das:
Du baust KI, die sich gut anfühlt – für Nutzer und Team.
Du hast Humor, wenn etwas schiefgeht.
Du sorgst dafür, dass Kunden merken: „Das läuft einfach.“

Gute Stimmung ist kein Bonus – sie ist Teil der Qualität.

Zusammengefasst
Du passt zu CARSYNC, wenn du:
Probleme lieber löst als erklärst,
Automatisierung als Haltung verstehst,
Verantwortung übernimmst – auch außerhalb deines Codes,
neugierig bleibst,
und dabei Lust auf das hast, was du baust.

VISPIRON GmbH
Wir liefern sauberen Strom direkt an Unternehmen und Ladepunkte – zu dynamischen Preisen, die der Sonne folgen. Attraktiv. Unabhängig. Zukunftssicher.

Doch das ist nur der Anfang…

201-500 Mitarbeitende
Softwareentwicklung
Webseite
LinkedIn

Anforderungen

• LLM & Agent Systems: Agent-Flows, Tool Calling, strukturierte Outputs, deterministisches Verhalten
• Backend Engineering: Python (FastAPI, Pydantic), APIs, Microservices, Event-Driven Architecture
• RAG & Retrieval: Chunking, Embeddings, Hybrid Search, Context Control
• Production Engineering: Observability, Error Handling, CI/CD, Kosten- & Token-Kontrolle
• Systemisches Arbeiten: Zusammenarbeit mit Backend-, Produkt- und Plattform-Teams
• Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science, KI – oder vergleichbare praktische Erfahrung
• Produktiven Code geschrieben
• KI-Systeme in Produktion betrieben

Benefits

• Attraktive Vergütung mit erfolgsabhängiger Komponente
• Agile Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien
• Familiäre Atmosphäre mit schnellen Entscheidungen
• Ausführliche Einarbeitung

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