Headquarters: Remote, US GitLab ist die intelligente Orchestrierungsplattform für DevSecOps. GitLab ermöglicht es Unternehmen, die Produktivität der Entwickler zu steigern, die Betriebseffizienz zu verbessern, Sicherheits- und Compliance-Risiken zu reduzieren und die digitale Transformation zu beschleunigen. Mehr als 50 Millionen registrierte Nutzer und mehr als 50% der Fortune 100* vertrauen GitLab auf eine schnellere Lieferung besserer, sicher Software. Dieselben Prinzipien, die in unseren Produkten verankert sind, spiegeln sich in der Arbeitsweise unseres Teams wider: Wir setzen KI als Kernproduktivitätsmultiplikator ein, wobei alle Teammitglieder erwartet werden, dass sie KI in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren, um Effizienz, Innovation und Wirkung zu fördern. GitLab ist der Ort, an dem Karrieren beschleunigt werden, Innovationen florieren und jede Stimme geschätzt wird. Unsere Hochleistungskultur wird von unseren Werten und einem kontinuierlichen Wissensaustausch angetrieben, wodurch unsere Teammitglieder ihr volles Potenzial erreichen können, während sie mit Branchenführern zusammenarbeitet, um komplexe Probleme zu lösen. Mit der Entwicklung von Technologien, die Entwicklung von Software transformieren, die Welt entwickelt, entwickelt. * Fortune 500® ist ein

Als KI-Ingenieur bei GitLab helfen Sie dabei, die Grundlage für die Umwandlung von GitLab in ein KI-First-Unternehmen zu schaffen. Sie berichten an den Director Enterprise AI, und sind ein praktischer technischer Leiter, der für die Bereitstellung interner KI-gestützter Lösungen verantwortlich ist, die messbare Geschäftsergebnisse vorantreiben. Sie bauen schnelle Dinge auf, aber es reicht nicht aus, um das eigentliche Problem zu verstehen: Wie sich die Arbeit über Teams, Werkzeuge und Handoffs bewegt, wie die wahren Einschränkungen ermittelt werden und ob KI die richtige Lösung ist, bevor Sie mit der Entwicklung beginnen. Von dort aus nehmen Sie die Verantwortung von der Entdeckung über die Implementierung, indem Sie starke Engineering-Fähigkeiten mit Systemdenken und Geschäftsverständnis verbinden. Ihr erster Fokus wird Vertrieb, Marketing und Kundensupport umfassen, wo Sie KI-Lösungen in Schlüsselsysteme und Workflows integrieren. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, zu gestalten, wie GitLab-Teammitglieder arbeiten, den Fluss über die Organisation hinweg verbessern und helfen, unsere Mission in einer fernen, asynchronen und werteorientierten Umgebung voranzubringen.

• Design, Entwicklung und Versand von KI-basierten Lösungen, die in Tagen und nicht Monaten zu arbeitende Prototypen liefern, mit einem Fokus auf praktische Ergebnisse und messbaren Geschäftswert. • Verbesserung des organisatorischen Flows durch den Aufbau von Lösungen, die Engpässe verringern, die Vorlaufzeiten verkürzen und den Durchsatz erhöhen. Erzielen Sie den Erfolg mit Fließmetriken neben der Adoption und ROI. • Integrieren Sie KI-Funktionen in bestehende Systeme und Workflows mit APIs, Orchestrierungstools und modernen KI-Plattformen, wo immer möglich, einschließlich GitLab Duo Agent Platform. Das richtige Tool gewinnt, ob es sich um einen individuellen Code, eine Plattform oder eine gut entwickelte Eingabeaufforderung handelt. • Seien Sie Kunde Null: Nutzen Sie und präsentieren Sie GitLabs KI-Angebote, wo immer es möglich ist, und geben Sie real-weltweite Nutzungs-Insights zurück zu R&D. • Partner eng mit Stakeholdern über Funktionen hinweg, um die realen Zwänge zu verstehen. Fragen stellen Sie die richtigen Fragen, technische und nicht-technische Perspektiven und auf Ergebnisse ausrichten, bevor Sie zu Lösungen springen. • Erfolg durch Geschäftsmetriken, Durchflussmetriken und

• Ein Technologe bei Heart - Genuinely in Technologie, die Grundlagen und die Spitzentechnologie in gleicher Weise investiert. Sie sind durch eine gut konzipierte API-Integration ebenso energiegeladen wie durch die neueste Basismodellfreigabe. Sie erreichen die einfachste Lösung, die das Problem gut löst, anstatt neue Technologien zu zwingen, wenn bewährte Ansätze zu tun. KI ist ein leistungsfähiger Teil Ihres Toolkits, aber es sitzt auf der Spitze solider Engineering-Grundlagen, nicht an ihrer Stelle. • Kompetent, Vertrauen Coding Skills - Sie können arbeitende Lösungen von Ende zu Ende bauen, schreiben sauber und behaltbar Code und Debug effektiv. Ob Ihre Fähigkeiten in einer traditionellen Engineering-Rolle geschliffen wurden, durch Gebäudeautomationen oder Versand-Seitenprojekte, was zählt, dass Sie produzieren-Qualität Arbeit unabhängig liefern können. • KI & LLM Technische Tiefe - Strenge Leistung in mindestens einer modernen Skriptsprache (Python, JavaScript/TypeScript, oder ähnlich) und die solide Kenntnis der REST APIs, und Integrationsmuster.

• Agentenarchitekturmuster: Werkzeugeinsatz, Multi-Agenten-Orchestrierung, Mensch-in-the-Loop-Designs, Leitplanken, Bewertungsrahmen und Zuverlässigkeitsmuster in der Produktion.Praktische Fluenz im LLM-Ökosystem: Hands-on-Erfahrung mit Modellen aus Anthropoc, OpenAI, Open-Source-Alternativ