Design, integrate, and validate drone-based autonomous robotic systems, developing control and navigation software and taking prototypes through simulation, field testing, and deployment.
AI & Engineering Lehrkraft/Coach (all genders)
📜 Description
- Beantworte Fragen zu AI-gestützter Softwareentwicklung, AI-Architekturen, MCP und Systemintegration; eskaliere komplexe Fälle an den Senior Coach.
- Unterstütze Lernende beim Entblocken in Sandbox-Übungen, Hackathons und Client-Implementierungsprojekten.
- Führe individuelle Coaching-Sessions zu Debugging, Code-Review-Grundlagen und Testautomatisierung durch.
- Unterstütze Digital Workshops und Hackathons und begleite Lernende vor Ort.
- Teile häufige Lernhürden mit dem Senior Coach und dem Learning-Team, um die Qualitätssicherung zu unterstützen.
- Unterstütze das Onboarding neuer Teammitglieder.
🛠️ Requirements
- Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare praktische Erfahrung.
- 1–3 Jahre Erfahrung als Software-Entwickler:in oder Engineer.
- Praktische Erfahrung mit AI-Coding-Copiloten in echten Projekten, etwa GitHub Copilot, Cursor oder Claude Code.
- Arbeitswissen in Testing, Debugging, grundlegendem CI/CD und Docker.
- Serviceorientierung, Empathie, Geduld, klare Kommunikation, Teamgeist und Flexibilität.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mindestens C1).
- Nice to have: erste Berührungspunkte mit LLM-APIs, RAG, Agentenarchitekturen oder MCP sowie Lehr-, Mentoring-, Pairing- oder TA-Erfahrung.
- Nice to have: Grundkenntnisse zu AI Governance oder Erfahrung mit Cloud-Deployment.
Full job description
Jobbeschreibung
Wir launchen aktuell ein neues, spannendes Trainingsprogramm: AI for Project Engineering – Teil einer umfassenden AI Academy, mit der wir Engineering-Teams fit für die KI-Ära machen, und suchen aktuell Verstärkung für unser Team.
Als KI & Engineering Lehrkraft/Coach bist Du die tägliche Anlaufstelle für unsere Lernenden: Du beantwortest ihre Fragen zu AI-gestützter Softwareentwicklung, gängigen AI-Architekturen, MCP und Systemintegration und hilfst ihnen in Sandbox-Übungen, Hackathons und Client-Implementierungsprojekten weiter, wenn sie nicht mehr weiterkommen. Komplexere fachliche Fragen und Grenzfälle gibst Du an unseren Senior Coach weiter, der die Kick-off- und Closing-Events leitet, die Abschlussprojekte bewertet und die Trainingsinhalte verantwortet.
Durch den engen, täglichen Kontakt zu den Lernenden bekommst Du ein sehr gutes Gefühl dafür, wo es typischerweise hakt – dieses Feedback gibst Du direkt an den Senior Coach und das Learning-Team weiter. Diese Rolle passt gut zu Dir, wenn Du gerne Menschen unterstützt und Dich perspektivisch in Richtung Senior Coach, Learning & Development oder AI-Enablement weiterentwickeln möchtest – ganz ohne jahrelange Senior-Engineering- oder Curriculum-Design-Erfahrung.
Schwerpunkte Deiner Rolle
Fachliche Beantwortung der alltäglichen Fragen der Lernenden (schriftlich und mündlich) zu AI-gestützter Softwareentwicklung, gängigen AI-Architekturen, MCP und Systemintegration – als erste Anlaufstelle; komplexere Fälle bzw. Grenzfälle eskalierst Du an den Senior Coach
Unterstützung der Lernenden in Sandbox-Übungen, Hackathons und Client-Implementierungsprojekten, wenn sie nicht weiterkommen – Du hilfst beim Entblocken, nicht bei der inhaltlichen Konzeption
Durchführung individueller Coaching-Sessions zu Debugging, Code-Review-Grundlagen und Testautomatisierung
Teilnahme an Digital Workshops und Hackathons als Support-Präsenz vor Ort
Rückmeldung an den Senior Coach und das Learning-Team, wo Lernende häufig hängen bleiben – als Input für die Qualitätssicherung, nicht in eigener Verantwortung
Unterstützung beim Onboarding neuer Teammitglieder
Das bringst Du mit
Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar – oder fundierte praktische Erfahrung ohne Studienabschluss
1–3 Jahre Erfahrung als Software-Entwickler:in/Engineer (Junior bis Mid-Level, nicht Senior)
Praktische Erfahrung im Einsatz von AI-Coding-Copiloten (z. B. GitHub Copilot, Cursor, Claude Code) in echten Projekten – eigene Architektur von agentenbasierten/RAG-Systemen ist nicht erforderlich, sicherer Umgang und Erklärbarkeit schon
Arbeitswissen zu zentralen Software-Engineering-Praktiken: Testing, Debugging, grundlegendes CI/CD, Docker-Grundlagen
Hohe Service-Orientierung, Empathie, Geduld und klare Kommunikation – das zählt hier besonders, da Du die primäre Lernenden-Schnittstelle bist
Hands-on-Mentalität, Teamgeist, Belastbarkeit und Flexibilität
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. C1)
Nice to have (kein Muss)
Erste Berührungspunkte mit LLM-APIs, RAG, Agentenarchitekturen oder MCP (auch auf Hobby-/Projektebene)
Informelle Lehr-, Mentoring-, Pairing- oder TA-Erfahrung mit weniger erfahrenen Entwickler:innen
Grundlegendes Bewusstsein für AI-Governance-Themen (EU AI Act, Responsible AI) – hilfreich, aber erlernbar
Erfahrung mit Cloud-Deployment
Das bieten wir Dir
Arbeitskultur
Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten Multiverse StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.
Ownership
Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.
Workation
Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.
Raum für Austausch
Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.
Weiterentwicklung
Absolviere unsere Online-Trainings, wachse in Deine Rolle als KI & Engineering Coach hinein und entwickle Dich Schritt für Schritt in Richtung Senior Coach oder AI-Enablement weiter.
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