• Develop and maintain AI features from researching to building a POC and productionizing them • Assess the technical feasibility of customer Feature requests using AI solutions • Collaborate with product managers, designers, and fellow engineers to translate requirements into well-architected, reliable software • Partner with the AI Core Team on adoption, ensuring an approach fits into the agentic system design • Participate in code reviews • Create measurements and evaluations for the accuracy of the model’s predictions • Identify and resolve performance bottlenecks, bugs, and technical debt across the stack

Role Description Du bist die technische Schlüsselfigur in Enterprise-Projekten auf AWS. Du sitzt mit Kunden zusammen, verstehst ihre Herausforderungen und entwirfst Lösungen. Dann orchestrierst du AI Agents, lässt Infrastructure as Code generieren, prüfst den Output kritisch und iterierst. Nicht Zeile für Zeile. Sondern Architektur für Architektur. - Du entwirfst hochverfügbare AWS-Architekturen und setzt sie mit AI-gestütztem IaC um - Du arbeitest direkt mit Kunden an Cloud-Strategien und Migrationsprojekten - Du nutzt AI CLI-Tools als Multiplikator: Claude Code, Cursor oder Gemini CLI - Du mentorst andere Engineers und definierst technische Standards - Du triffst Architekturentscheidungen und übernimmst Verantwortung für das Ergebnis Qualifications - Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit AWS und Cloud-Architekturen - AWS Professional Zertifizierung oder vergleichbar - Erfahrung mit mindestens einem AI CLI-Tool (Claude Code, Cursor, Gemini CLI) - Solide Kenntnisse in IaC (Terraform, CDK oder CloudFormation) - Sicherheitsbewusstsein für Enterprise-Anforderungen - Du kannst komplexe technische Zusammenhänge verständlich kommunizieren - Fließend Deutsch und Englisch Benefits - Flexible Arbeitszeiten und 100% Remotearbeit - Zugang zu AI-Tools und LLM-Keys. Nicht als Benefit, sondern als Arbeitsmittel - Echte Enterprise-Projekte mit Ownership. Du baust Produkte, auf die du stolz sein kannst - AWS-Zertifizierungen und Konferenzen - Ein Team von ~30 Engineers, das Wissen teilt statt hortet - Keine Folien-Kultur. Wir arbeiten an der Sache, nicht am Konzept Company Description FNTIO sind AI-First Systems Engineers für Enterprise. Wir verbinden tiefe Cloud- und AI-Expertise mit Hands-on-Mentalität, um Produkte zu bauen, die Unternehmen wirklich transformieren. Keine Buzzwords, kein Body Leasing. Ergebnisse.

• Design, Build, and Maintain Scalable ML Infrastructure: Lead the design and development of scalable machine learning infrastructure on AWS, utilizing services like AWS Sagemaker for efficient model training and deployment. • Collaborate with Product Teams: Work closely with product teams to develop MVPs for AI-driven features, ensuring quick iterations and market testing to refine solutions effectively. • Develop Monitoring & Alerting Frameworks: Create and enhance monitoring and alerting systems for machine learning models to ensure high performance, reliability, and minimal downtime. • Support Marketing Team’s AI Utilization with an eye on Cross-Departmental impact: Enable various departments within the organization to leverage AI/ML models, including cutting-edge Generative AI solutions, for different use cases. • Provide Production Support: Offer expertise in debugging and resolving issues related to machine learning models in production, participating in on-call rotations for operational troubleshooting and incident resolution. • Scale ML Architecture: Design and scale machine learning architecture to support rapid user growth, leveraging deep knowledge of AWS and ML best practices to ensure robustness and efficiency. • Mentor and Elevate Team Skills: Conduct code reviews, mentor team members, and elevate overall team capabilities through knowledge sharing and collaboration. • Stay Ahead of the Curve: Stay updated with the latest advancements in machine learning technologies and AWS services, driving the adoption of cutting-edge solutions to maintain a competitive edge.

• Evangelise the enablement of AI across the organisation. • Collaborate closely with the CSO, Data Science and other teams. • Develop, train, evaluate, and optimise ML and deep learning models. • Build and validate generative AI solutions. • Implement data pipelines, feature engineering, and model evaluation workflows. • Deploy, monitor, and maintain ML models in production. • Ensure all AI/ML solutions meet quality, explainability, compliance, and performance requirements. • Provide thought leadership on AI/ML strategy, governance, and delivery best practices. • Ensure alignment with security, ethical AI, privacy, and regulatory requirements. • Create and maintain documentation on AI and Machine Learning processes and systems.