Forward Deployed Engineer (m/w/d)
Mayflower GmbHWer wir sind
Die Mayflower GmbH baut Individualsoftware mit Fokus auf Generative AI – seit 1998 inhabergeführt.
Wir bringen komplette AI-Infrastrukturen in Produktion: Model-Serving, Agent-Gateways, Chat und Voice – direkt in der Umgebung des Kunden. Bei uns erwartet dich ein agiles Arbeitsumfeld mit Verantwortung auf Augenhöhe - ohne Hierarchien.
Für unseren Bereich Forward Deployed Engineering suchen wir dich – jemanden, der AI-Systeme nicht empfiehlt, sondern baut, deployt und in Produktion verantwortet.
Was dich erwartet
Forward Deployed heißt bei uns: Du bist Beobachter, Architekt und Entwickler in einer Person. Dieselbe Person, die das Problem beim Kunden versteht, schreibt den Code, der es löst - und bleibt, bis es produktiv läuft.
- End-to-End-Ownership: Du verantwortest Deployments von der Discovery über technisches Scoping, Architektur und Build bis zum Produktions-Rollout in der Infrastruktur des Kunden - eingebettet in dessen Engineering- und Fachteams.
- Full-Stack, wörtlich gemeint: Du arbeitest über alle Schichten - Model-Serving (vLLM, eigene GPU-Cluster), Agent-Gateways und Runtimes, RAG-/GraphRAG-Pipelines, spezialisierte Agenten, Integration in ERP, CRM, DMS und Legacy-Systeme.
- Auf erprobtem Fundament: Du deployst und erweiterst unsere Produkt-Stacks (mAIstack, VoiceAI, Amicable) beim Kunden, statt jedes Projekt bei null zu beginnen – mit LLMs wie GPT, Gemini, Claude oder Nemotron, Agent-Frameworks und agentischen Harnesses. Vector-Datenbanken und RAG sind dabei Handwerkszeug; als Senior sorgst du dafür, dass die Systeme im Betrieb messbar und beherrschbar bleiben – über Dataset-basierte Evaluations, Logging/Tracing und Observability.
- Der Rückfluss ist Teil des Jobs: Was sich im Feld als wiederkehrendes Muster erweist, kodifizierst du mit deinem Team in unseren Produkten, Skills und Playbooks. Dein Projektwissen bleibt nicht beim Kunden liegen - es macht das nächste Deployment schneller.
- Kunde auf Augenhöhe: Du entwickelst in Workshops ein gemeinsames Bild von Problem, Chancen und Lösung, triffst Trade-off-Entscheidungen zwischen Scope, Tempo und Qualität - und sprichst auch an, was der Kunde nicht hören will, wenn es das Ergebnis schützt.
- Sichtbarkeit: Du bringst deine Erfahrungen in Whitepaper, Talks und unsere AI-Produkte ein - mit Unterstützung unserer technischen Redaktion.
Das solltest du mitbringen
- Mindestens 10 Jahre in der Softwareentwicklung, idealerweise bei einem Individual-Software-Dienstleister oder in der IT-Beratung.
- Du hast LLM-Systeme in Produktion gebracht - nicht nur prototypisiert: RAG-Implementierungen, Vector Databases, Agent-Frameworks (LangGraph, OpenAI Agent SDK o. ä.), Evals und MLOps.
- Erfahrung mit der Integration von AI-Systemen in bestehende, gewachsene Enterprise-Architekturen - inklusive der unbequemen Teile (Auth, Legacy, Compliance).
- Von Vorteil
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