IT Consultant (Kubernetes, Agentic Coding) – nur sozialversicherungspflichtig Angestellte (m/w/d)
- Frankfurt & Remote
- Start: 08.10.2026
- il y a 10 heures
- Job Typ:
- Projekt
- Dauer:
- 08.10.2026 - 31.12.2026
- Arbeitsumfang:
- Vollzeit - 51 PT - davon 10 PT vor Ort
- Sprachen:
- Deutsch
ID: 180213
Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n IT Consultant (Kubernetes, Agentic Coding) – nur sozialversicherungspflichtig Angestellte (m/w/d) - Frankfurt & Remote.
Ihre Aufgaben
- Softwareentwicklung in den Entwicklerteams als Agentic Engineer mit GitHub Copilot und Kiro, insbesondere nach dem spec-driven Development Ansatz.
- Wissenstransfer zu Prompting, Parallelisierung von Agents, Konfigurationen, Skills und MCP-Servern im Team – über Pair Programming, Reviews und dedizierte Wissenstransfer-Sessions; verständliche Vermittlung der Grundlagen moderner LLMs.
- Mitwirkung an der Reifegradanalyse je Team und Umsetzung des individuellen Onboarding- und Enablement-Plans mit Fokus auf Prozessanpassung.
- Unterstützung bei Leitplanken und Sicherheitsmaßnahmen (Sandboxes, sichere Standardkonfigurationen) für den produktiven Einsatz von Agentic Coding.
- Beitrag zur Erhebung der KPIs, die Verbreitung und Nutzungsgrad von Agentic Coding im SDLC messbar machen.
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Ihre Qualifikationen
- (Muss) 3 Jahre Erfahrung mit containerisierten Plattformen und modernen DevOps-Prozessen (Docker, Kubernetes, CI/CD und automatisierten Tests).
- (Muss) Erfahrung mit mindestens einem spec-driven Development Framework: GitHub Spec Kit, Kiro, OpenSpec oder BMAD aus 2 Kundenprojekten
- (Muss) Erfahrung mit der Verwendung von mindestens 2 der folgenden Agentic Coding Tools in produktionsreifer Enterprise-Software: GitHub Copilot, Kiro, OpenCode, Claude Code oder OpenAI Codex aus einem Kundenprojekt
- (Muss) Tiefes Verständnis der Theorie von Large Language Models (Transformer, RLHF, Gradient Descent, Vector Embeddings). Belegt durch mindestens zwei Forschungsprojekte
- (Muss) 3 Jahre Erfahrung in der Anwendung von Prompt-Engineering-Methoden für generative KI-Tools in Unternehmens- oder Forschungskontext.
- (Soll) 3 Jahre Erfahrung mit agilen Methoden (z. B. Scrum, Nexus, SAFe) und Erfahrung in cross-funktionalen Teams aus Entwicklern, IT-Spezialisten und Business Stakeholdern.
- (Soll) 3 Jahre Erfahrung Ende-zu-Ende Entwicklung und Betreuung einer produktiven Softwarelösung.
- (Soll) Mehrjährige Erfahrung mit containerisierten Plattformen und modernen DevOps-Prozessen, insbesondere Docker, Kubernetes, CI/CD und automatisierten Tests aus 2 Kundenprojekten