Forward Deployed Engineer

Über die Rolle

Wir bauen mit NXT Applied ein AI-native Unternehmen, das KI in reale operative Prozesse bringt.

Die meisten Unternehmen scheitern nicht an der Technologie.

Sondern daran, sie sauber in produktive Abläufe zu überführen.

Genau dort setzen wir an.

Wir deployen AI Operators in echte Workflows — und machen sie messbar wirksam.

Für diese Phase suchen wir dich:

Du bringst diese Systeme in die Realität.

Nicht als Konzept.

Sondern in Produktion.

Tasks

**Was du bei uns tust**

• Du übersetzt Operator Playbooks in laufende Systeme
• Du deployest AI Operators in reale Kundenumgebungen
• Du arbeitest direkt mit Kunden und verstehst ihre Prozesse im Detail
• Du integrierst Systeme (ERP, Accounting, Inbox, Legacy-Workflows)
• Du definierst klare Grenzen zwischen agentischer Logik und deterministischer Ausführung
• Du stellst sicher, dass Systeme stabil, nachvollziehbar und steuerbar laufen
• Du identifizierst Edge Cases und machst Systeme robuster

👉 Kurz gesagt: Du bringst AI aus dem Konzept in die Realität.

Was diese Rolle ist – und was nicht

**Diese Rolle ist:
**• eine produktionsnahe Engineering-Rolle
• nah am Kunden und an echten Prozessen
• stark in Umsetzung, Integration und Systemdenken
• entscheidend für den tatsächlichen Erfolg von AI-Systemen

**Diese Rolle ist nicht:
**• reine Prototypen- oder Demo-Entwicklung
• ein klassischer Backend-Job ohne Kontext
• Forschung oder Modellentwicklung
• Support oder Ticket-Abarbeitung

Requirements

Für wen die Rolle besonders gut passt

• Du bist ein starker Engineer mit Sinn für reale Systeme
• Du denkst in Workflows, nicht nur in Code
• Du kannst mit unklaren, “messy” Umgebungen umgehen
• Du willst sehen, wie dein System tatsächlich genutzt wird
• Du arbeitest gerne direkt mit Kunden und baust Vertrauen auf

**Warum diese Rolle schwierig ist**

Die meisten AI-Systeme scheitern nicht an den Modellen.

Sondern an:
• unstrukturierten Daten
• Edge Cases
• unsauberer Integration
• fehlender Kontrolle in der Ausführung

Genau dort arbeitest du.

Zwischen Systemdesign und operativer Realität.

**Was du mitbringen solltest**

• Starke Backend-Skills (Node / Python / TypeScript)
• Erfahrung mit APIs, Workflows, Queues und State
• Verständnis für produktive Systeme (Logging, Idempotenz, Retries, Monitoring)
• Erfahrung mit LLM-Systemen oder die Fähigkeit, schnell zu lernen
• Sehr gutes Deutsch und Englisch (kundennahe Rolle)

**Wie wir arbeiten**

AI-native.

Das bedeutet für dich:
• Du arbeitest täglich mit Coding Agents
• Du bewegst dich schnell von Idee → Umsetzung
• Du baust Systeme, in denen AI zentral ist – nicht add-on

Wir arbeiten pragmatisch, direkt und ohne unnötige Komplexität.

**Arbeitsmodell**

Die Rolle ist auf Verantwortung und Ergebnis ausgelegt.

Nicht auf Präsenz.

• Hohe Eigenverantwortung
• Direkte Zusammenarbeit mit dem Founder
• Viel Gestaltungsspielraum
• Schnelle Iteration statt langer Planungsphasen

**Warum diese Rolle wichtig ist**

In vielen Unternehmen entsteht genau hier der Bruch:

• gute AI-Ideen
→ funktionierende Prototypen
→ aber keine stabile Produktion

Deine Aufgabe ist es, diese Lücke zu schließen.

Und Systeme zu bauen, die wirklich laufen.

Wenn du AI dort deployen willst, wo sie wirklich Wert schafft — melde dich.

Über die Rolle

Wir bauen mit NXT Applied ein AI-native Unternehmen, das KI in reale operative Prozesse bringt.

Die meisten Unternehmen scheitern nicht an der Technologie.

Sondern daran, sie sauber in produktive Abläufe zu überführen.

Genau dort setzen wir an.

Wir deployen AI Operators in echte Workflows — und machen sie messbar wirksam.

Für diese Phase suchen wir dich:

Du bringst diese Systeme in die Realität.

Nicht als Konzept.

Sondern in Produktion.

Aufgaben

**Was du bei uns tust**

• Du übersetzt Operator Playbooks in laufende Systeme
• Du deployest AI Operators in reale Kundenumgebungen
• Du arbeitest direkt mit Kunden und verstehst ihre Prozesse im Detail
• Du integrierst Systeme (ERP, Accounting, Inbox, Legacy-Workflows)
• Du definierst klare Grenzen zwischen agentischer Logik und deterministischer Ausführung
• Du stellst sicher, dass Systeme stabil, nachvollziehbar und steuerbar laufen
• Du identifizierst Edge Cases und machst Systeme robuster

👉 Kurz gesagt: Du bringst AI aus dem Konzept in die Realität.

Was diese Rolle ist – und was nicht

**Diese Rolle ist:
**• eine produktionsnahe Engineering-Rolle
• nah am Kunden und an echten Prozessen
• stark in Umsetzung, Integration und Systemdenken
• entscheidend für den tatsächlichen Erfolg von AI-Systemen

**Diese Rolle ist nicht:
**• reine Prototypen- oder Demo-Entwicklung
• ein klassischer Backend-Job ohne Kontext
• Forschung oder Modellentwicklung
• Support oder Ticket-Abarbeitung

Qualifikation

Für wen die Rolle besonders gut passt

• Du bist ein starker Engineer mit Sinn für reale Systeme
• Du denkst in Workflows, nicht nur in Code
• Du kannst mit unklaren, “messy” Umgebungen umgehen
• Du willst sehen, wie dein System tatsächlich genutzt wird
• Du arbeitest gerne direkt mit Kunden und baust Vertrauen auf

**Warum diese Rolle schwierig ist**

Die meisten AI-Systeme scheitern nicht an den Modellen.

Sondern an:
• unstrukturierten Daten
• Edge Cases
• unsauberer Integration
• fehlender Kontrolle in der Ausführung

Genau dort arbeitest du.

Zwischen Systemdesign und operativer Realität.

**Was du mitbringen solltest**

• Starke Backend-Skills (Node / Python / TypeScript)
• Erfahrung mit APIs, Workflows, Queues und State
• Verständnis für produktive Systeme (Logging, Idempotenz, Retries, Monitoring)
• Erfahrung mit LLM-Systemen oder die Fähigkeit, schnell zu lernen
• Sehr gutes Deutsch und Englisch (kundennahe Rolle)

**Wie wir arbeiten**

AI-native.

Das bedeutet für dich:
• Du arbeitest täglich mit Coding Agents
• Du bewegst dich schnell von Idee → Umsetzung
• Du baust Systeme, in denen AI zentral ist – nicht add-on

Wir arbeiten pragmatisch, direkt und ohne unnötige Komplexität.

**Arbeitsmodell**

Die Rolle ist auf Verantwortung und Ergebnis ausgelegt.

Nicht auf Präsenz.

• Hohe Eigenverantwortung
• Direkte Zusammenarbeit mit dem Founder
• Viel Gestaltungsspielraum
• Schnelle Iteration statt langer Planungsphasen

**Warum diese Rolle wichtig ist**

In vielen Unternehmen entsteht genau hier der Bruch:

• gute AI-Ideen
→ funktionierende Prototypen
→ aber keine stabile Produktion

Deine Aufgabe ist es, diese Lücke zu schließen.

Und Systeme zu bauen, die wirklich laufen.

Wenn du AI dort deployen willst, wo sie wirklich Wert schafft — melde dich.