AI Engineer (m/w/d) – Inhouse

Gestalte mit uns, wie AI bei SOMI produktiv eingesetzt wird

Bei SOMI Software entwickeln wir AI nicht für die Schublade, sondern für den echten Einsatz. Als AI Engineer arbeitest du an Lösungen, die direkt in unseren Plattformen MySOMI, CUSEA und die Prozesse der SOMI Group einfließen – von intelligenten Workflows und AI Agents über Automatisierungen bis hin zu neuen AI-basierten Funktionen und Services.

Dabei geht es nicht nur darum, bestehende Modelle über eine API anzubinden. Du gestaltest Lösungen technisch von Anfang bis Ende: Du verstehst bestehende Systeme und Codebases, entwickelst Backend-Services und Integrationen, bringst AI-Workflows zuverlässig in Produktion und gehst Problemen auch dort auf den Grund, wo die Ursache nicht unmittelbar im Source Code liegt.

Wenn du AI bereits selbstverständlich als Teil moderner Softwareentwicklung verstehst und Lust darauf hast, aus neuen Technologien belastbare produktive Lösungen zu machen, findest du bei uns ein Umfeld, in dem du genau das tun kannst.

• Du entwickelst und integrierst AI-basierte Funktionen und Services und gestaltest die technische Weiterentwicklung unserer Plattform aktiv mit.
• Du konzipierst und implementierst AI-Workflows, Agents und Automatisierungen und entwickelst daraus stabile, sichere und produktiv einsetzbare Lösungen.
• Du entwickelst und betreibst Backend-Services, REST-APIs und Schnittstellen, über die AI-Modelle sowie interne und externe Services in unsere Systemlandschaft integriert werden.
• Du arbeitest nicht nur auf der grünen Wiese: Du entwickelst bestehende und gewachsene Codebases weiter, analysierst Fehler, führst Refactorings durch und optimierst Anwendungen nachhaltig hinsichtlich Qualität, Wartbarkeit und Stabilität.
• Du gehst technischen Problemen systematisch und ganzheitlich auf den Grund. Dabei analysierst du je nach Fehlerbild nicht nur den Source Code, sondern auch APIs, Datenbanken, Server, Logs, Netzwerk, Webserver, DNS und weitere beteiligte Systemkomponenten.
• Du begleitest Anwendungen über den gesamten technischen Lifecycle – vom Development über Deployment und Integration bis zum produktiven Betrieb – und arbeitest dabei mit Git, CI/CD-Prozessen und containerisierten Anwendungen.
• Du arbeitest AI-native: AI Coding Tools und Coding Agents nutzt du nicht nur zur Generierung einzelner Code-Snippets, sondern gezielt für Codebase-Analysen, komplexere Entwicklungsaufgaben, Debugging, Refactoring und Testing. AI-generierte Lösungen übernimmst du dabei nicht ungeprüft, sondern validierst sie kritisch hinsichtlich technischer Qualität, Sicherheit, Architektur und Produktivfähigkeit.

• Du verfügst über mehrjährige praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und bringst insbesondere fundierte Kenntnisse in der Backend-Entwicklung mit.
• Mindestens eine für moderne Backend- und AI-Anwendungen relevante Programmiersprache beherrschst du sicher – beispielsweise JavaScript/TypeScript, Python, PHP, Java oder eine vergleichbare Technologie.
• Du hast Erfahrung mit bestehenden und gewachsenen Codebases und bist mit Refactoring, Debugging sowie systematischer Fehler- und Ursachenanalyse vertraut.
• Die Entwicklung und Erweiterung von REST-APIs sowie die Integration interner und externer Services gehören für dich zum Entwicklungsalltag.
• Du hast praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken wie MySQL, MariaDB oder PostgreSQL und kannst Datenflüsse und Abhängigkeiten auch über mehrere Systeme hinweg nachvollziehen.
• Du arbeitest sicher mit Git und Deployment-Prozessen und verfügst über ein gutes Grundverständnis von CI/CD sowie containerisierten Anwendungen, beispielsweise mit Docker oder Kubernetes.
• Du bringst ein gutes Architektur- und Systemverständnis mit und kannst das Zusammenspiel von Frontend, Webserver, API, Backend, Datenbank, Infrastruktur und externen Services ganzheitlich betrachten.
• AI-native Development ist für dich bereits gelebte Praxis. Du arbeitest regelmäßig mit AI Coding Tools oder Coding Agents und setzt sie auch bei anspruchsvolleren Entwicklungsaufgaben, Codebase-Analysen, Debugging, Refactoring und Testing sinnvoll ein.
• Du möchtest technische Probleme wirklich verstehen, statt nur Symptome zu beheben, und bist bereit, bei der Ursachenanalyse auch über die Grenzen deines unmittelbaren Fachbereichs hinauszugehen.