AI Software Development Lifecycle Lead Engineer - T Cloud Public (REF5733O)

Dies ist eine leitende Rolle im Bereich KI-gestütztes Software Engineering, die sich darauf konzentriert, KI-gestützte Software-Engineering-Aktivitäten für Meridian zu leiten, indem wiederholbare SDLC-Muster entworfen werden, die helfen, komplexe Cloud-Software-Stacks zu analysieren, zu validieren, zu dokumentieren und weiterzuentwickeln. Die Rolle verankert den Engineering-Ansatz für OpenStack-abgeleitete Services, Repository-weites Verständnis und Bereitschaft zur Übergabe souveräner Software. Diese leitende Position konzentriert sich darauf, KI-Entwicklungsplattformen in disziplinierte Engineering-Fähigkeiten zu verwandeln und anzuleiten, wie Coding-Agenten, Open-Source- oder Open-Weight-Coding-Modelle und unternehmensgenehmigte Toolchains eingesetzt werden, um Code-Verständnis, Refactoring-Unterstützung, Dokumentation und Übergangsbereitschaft zu beschleunigen, ohne die Qualität der Nachweise oder die Vertraulichkeit zu schwächen.

Hauptaufgaben

• Definition und Leitung von KI-gestützten SDLC-Mustern für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Generierung von Engineering-Nachweisen
• Anleitung der Analyse von OpenStack-abgeleiteten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsabläufen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg
• Evaluierung und Operationalisierung von KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigten Open-Weight- oder chinesischen Coding-Modell-Stacks für sichere Enterprise-Anwendungsfälle
• Etablierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen, Qualitätsgates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbaren Review-Mustern und Nachweisstandards für KI-generierte Engineering-Outputs
• Coaching von Software-Ingenieuren und Plattform-Spezialisten zur sicheren, effektiven Nutzung von KI-Tools bei gleichzeitiger Koordination mit Architektur-, Sicherheits-, DevOps- und Test-Teams
• Erstellung von Artefakten für leitende Stakeholder, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositionsansichten, Beobachtungen zur Codebase-Reife und empfohlenen Engineering-Maßnahmen

• Arbeit mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Erweiterungen, die mit unternehmensapprobierten Modell-Endpunkten verbunden sind
• Nutzung von Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen, die über genehmigte Kontrollen betrieben werden
• Einsatz von agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Mustern
• Arbeit in Engineering-Umgebungen einschließlich GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Paket-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows

Wir suchen einen Senior AI-Assisted Software Engineering Lead mit umfangreicher Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischer Architektur, kombiniert mit tiefgreifender Expertise in KI-gestützten Entwicklungsworkflows, OpenStack-basierten Cloud-Architekturen und unternehmensweiten Engineering-Praktiken.

Muss-Kriterien

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen
• Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams
• Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust
• Tiefgreifende praktische Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen
• Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation und Engineering-Beschleunigung
• Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Software-Architekturen
• Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition
• Erfahrung mit CI/CD-Praktiken und -Tools
• Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung und Plattform-Betrieb
• Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen
• Fähigkeit, KI-Outputs zu hinterfragen und unvollständige Erkenntnisse in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln
• Erfahrung in hochverantwortlichen, vertraulichkeitssensiblen Unternehmensprogrammen
• Verständnis von Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Souveränitätsanforderungen in Unternehmensumgebungen
• Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions
• Vertrautheit mit Open-Source-, Open-Weight- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen
• Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, LlamaIndex, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Patterns
• Erfahrung mit Engineering-Umgebungen wie GitHub Enterprise, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows
• Fähigkeit, remote aus Ungarn zu arbeiten aufgrund europäischer Steuervorschriften

Als attraktivster Arbeitgeber Ungarns 2025 (laut repräsentativer Umfrage von Randstad) ist Deutsche Telekom IT Solutions eine Tochtergesellschaft der Deutsche Telekom Gruppe. Das Unternehmen bietet mit mehr als 5300 Mitarbeitern ein breites Portfolio an IT- und Telekommunikationsdienstleistungen. Wir haben Hunderte von Großkunden und Unternehmen in Deutschland und anderen europäischen Ländern.

DT-ITS erhielt 2019 den Best in Educational Cooperation Award von HIPA und wurde als ethischstes multinationales Unternehmen 2019 anerkannt. Das Unternehmen entwickelt kontinuierlich seine vier Standorte in Budapest, Debrecen, Pécs und Szeged weiter und sucht qualifizierte IT-Fachkräfte, die Teil des Teams werden möchten.

Weitere Details

Remote-Work-Richtlinie: Remote-Arbeit ist aufgrund europäischer Steuervorschriften nur aus Ungarn möglich.