GitLab

15.10.2026

Senior AI Engineer

Vereinigte Staaten

United States

JavaScriptTypeScriptPython

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Über die Stelle

GitLab ist die intelligente Orchestrierungsplattform für DevSecOps. GitLab ermöglicht es Organisationen, die Produktivität der Entwickler zu steigern, die operative Effizienz zu verbessern, Sicherheits- und Compliance-Risiken zu reduzieren und die digitale Transformation zu beschleunigen. Mehr als 50 Millionen registrierte Benutzer und mehr als 50% der Fortune 100* vertrauen auf GitLab, um bessere, sicherere Software schneller auszuliefern.

Die gleichen Prinzipien, die in unsere Produkte einfließen, spiegeln sich darin wider, wie unser Team arbeitet: wir setzen KI als zentralen Produktivitätsmultiplikator ein, und alle Teammitglieder werden erwartet, KI in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren, um Effizienz, Innovation und Wirkung zu erzielen. GitLab ist der Ort, an dem Karrieren beschleunigt werden, Innovationen gedeihen und jede Stimme geschätzt wird. Unsere Hochleistungskultur wird durch unsere Werte und kontinuierlichen Wissensaustausch angetrieben, der es unseren Teammitgliedern ermöglicht, ihr volles Potenzial auszuschöpfen, während sie mit Branchenführern zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Gestalten Sie mit uns die Zukunft [

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] mit, während wir Technologie entwickeln, die die Art und Weise verändert, wie die Welt Software entwickelt.

*Fortune 500® ist eine eingetragene Marke von Fortune Media IP Limited, die unter Lizenz verwendet wird. Anspruch basiert auf GitLab-Daten. Fortune 100 bezieht sich auf die 20% besten Unternehmen in der 2025 Fortune 500-Liste, veröffentlicht im Juni 2025. Fortune und Fortune Media IP Limited sind nicht mit GitLab verbunden und unterstützen dessen Produkte oder Dienstleistungen nicht.

Die Gehaltsspanne für das angegebene Level dieser Rolle gilt derzeit nur für Einwohner der Vereinigten Staaten. Diese Spanne soll die Basisgehaltsrate der Rolle in Standorten in den USA widerspiegeln. Die Gehaltsstufe und die Gehaltsspannen werden durch Vorstellungsgespräche und eine Überprüfung von Bildung, Erfahrung, Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten des Bewerbers, Gerechtigkeit mit anderen Teammitgliedern, Übereinstimmung mit Marktdaten und geografischer Lage bestimmt. Die Basisgehaltsspanne beinhaltet keine Boni, Aktienoptionen oder Zusatzleistungen. Weitere Informationen zu unseren Leistungen about.gitlab.com/handbook/total-rewards/benefits/general-and-entity-benefits/ und Aktienoptionen about.gitlab.com/handbook/stock-options/ finden Sie hier. Vertriebsrollen sind auch für Anreizzahlungen berechtigt, die bis zu 100% des angebotenen Basisgehalts betragen.

Gehaltsspanne für die USA $108,400—$129,600 USD

Bitte beachten Sie, dass wir auch an Bewerbern mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau interessiert sind; viele erfolgreiche Kandidaten erfüllen nicht jede einzelne Anforderung. Darüber hinaus haben Studien gezeigt, dass Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen about.gitlab.com/company/culture/inclusion/#examples-of-select-underrepresented-groups weniger wahrscheinlich eine Stelle antreten, es sei denn, sie erfüllen jede einzelne Qualifikation. Wenn Sie von dieser Rolle begeistert sind, bewerben Sie sich bitte und lassen Sie unsere Recruiter Ihre Bewerbung prüfen.

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Länder-Einstellungsrichtlinien: GitLab stellt neue Teammitglieder in Ländern auf der ganzen Welt ein. Alle unsere Stellen sind remote, jedoch können einige Rollen spezifische standortbezogene Anforderungen haben. Unser Talent Acquisition Team kann nach Beginn des Rekrutierungsprozesses alle Fragen zum Standort beantworten.

Datenschutzrichtlinie: Bitte lesen Sie unsere Rekrutierungsdatenschutzrichtlinie. handbook.gitlab.com/handbook/hiring/candidate-faq/recruitment-privacy-policy/ Ihre Privatsphäre ist uns wichtig.

GitLab ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet und sich für positive Diskriminierung einsetzt. Die Richtlinien und Praktiken von GitLab in Bezug auf Rekrutierung, Beschäftigung, Karriereentwicklung und -förderung, Beförderung und Ruhestand basieren ausschließlich auf Leistung, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Stillzeit, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder Geschlechtsausdruck), nationaler Herkunft, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, geistiger oder körperlicher Behinderung, genetischen Informationen (einschließlich familiärer Krankengeschichte), Entlassungsstatus aus dem Militär, Status als geschützter Veteran (einschließlich Veteranen mit Behinderung, kürzlich aus dem Dienst ausgeschiedener Veteranen, Veteranen im aktiven Dienst während eines Krieges oder mit Kampfabzeichen und Veteranen mit Medaillen für den Dienst in den Streitkräften) oder einem anderen gesetzlich geschützten Grund. GitLab toleriert keine Diskriminierung oder Belästigung aufgrund einer dieser Eigenschaften. Siehe auch die EEO-Richtlinie von GitLab about.gitlab.com/handbook/people-policies/inc-usa/#equal-employment-opportunity-policy und EEO ist the Law about.gitlab.com/handbook/labor-and-employment-notices/#eeoc-us-equal-employment-opportunity-commission-notices. Wenn Sie eine Behinderung oder einen besonderen Bedarf haben, der eine angemessene Vorkehrung about.gitlab.com/handbook/people-policies/inc-usa/#reasonable-accommodation erfordert, teilen Sie uns dies bitte während des Rekrutierungsprozesses about.gitlab.com/handbook/hiring/interviewing/#adjustments-to-our-interview-process mit.

EIN ÜBERBLICK ÜBER DIESE ROLLE

Als Senior AI Engineer bei GitLab helfen Sie dabei, die Grundlage für die Transformation von GitLab zu einem KI-gesteuerten Unternehmen zu schaffen. Sie berichten an den Director, Enterprise AI, und sind eine technische Führungskraft, die für die Bereitstellung interner KI-gestützter Lösungen verantwortlich ist, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.

Schnelles Bauen ist wichtig, aber allein nicht ausreichend. Diese Rolle beginnt mit dem Verständnis des tatsächlichen Problems: Abbildung, wie Arbeit über Teams, Werkzeuge und Übergaben hinweg abläuft, Identifizierung der wahren Einschränkung und Validierung, ob KI die richtige Lösung ist, bevor Sie mit der Entwicklung beginnen. Von dort aus übernehmen Sie die Verantwortung von der Entdeckung bis zur Bereitstellung und kombinieren starke technische Fähigkeiten mit Systemdenken und Geschäftsverständnis.

Ihr anfänglicher Fokus wird auf Vertrieb, Marketing und Kundensupport liegen, wo Sie KI-Lösungen in wichtige Systeme und Arbeitsabläufe integrieren werden. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, die Arbeitsweise der GitLab-Teammitglieder zu gestalten, den Fluss in der Organisation zu verbessern und unsere Mission in einer Remote-, asynchronen und werteorientierten Umgebung voranzutreiben.

ÜBER DAS TEAM

Sie werden dem Team Enterprise Technology & AI beitreten. Wir sind das Rückgrat der Organisation und treiben die Transformation voran, wie GitLab-Teammitglieder Entscheidungen treffen, skaliert arbeiten und Ergebnisse für unsere Kunden liefern.

Wir glauben, dass die besten KI-Lösungen mit dem Verständnis des Systems beginnen, nicht der Technologie. Wir schätzen Menschen, die in Einschränkungen und Fluss denken, die mit Überzeugung aufbauen und die niemals aufhören zu lernen. Wir arbeiten in einer vollständig Remote- und asynchronen Umgebung, geleitet von den Werten von GitLab: Zusammenarbeit, Ergebnisse, Effizienz, Vielfalt, Inklusion und Zugehörigkeit, Iteration und Transparenz.

WAS SIE TUN WERDEN

Geschäftsprobleme diagnostizieren, bevor Lösungen entwickelt werden. Arbeitsabläufe abbilden, Einschränkungen identifizieren und bestätigen, ob KI die richtige Intervention ist. Seien Sie bereit zu sagen: "Das braucht keine KI", wenn das die ehrliche Antwort ist.

KI-Initiativen End-to-End verantworten, von der Stakeholder-Analyse und dem technischen Design bis hin zur Implementierung, Bereitstellung und Iteration.

KI-gestützte Lösungen schnell entwerfen, entwickeln und ausliefern, funktionierende Prototypen in Tagen statt Monaten liefern, mit Fokus auf praktische Ergebnisse und messbaren Geschäftswert.

Den organisatorischen Fluss verbessern, indem Lösungen entwickelt werden, die Engpässe reduzieren, Durchlaufzeiten verkürzen und den Durchsatz erhöhen. Erfolg messen mit Flussmetriken sowie Akzeptanz und ROI.

KI-Funktionen in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren unter Verwendung von APIs, Orchestrierungswerkzeugen und modernen KI-Plattformen, einschließlich der GitLab Duo Agent Platform, wo angebracht. Das richtige Werkzeug gewinnt, sei es benutzerdefinierter Code, eine Plattform oder eine gut formulierte Eingabeaufforderung.

Customer Zero sein: Nutzen und präsentieren Sie die KI-Angebote von GitLab, wo immer möglich, und geben Sie Einblicke aus der realen Nutzung zurück an die F&E.

Eng mit Stakeholdern aus verschiedenen Funktionen zusammenarbeiten, um die tatsächlichen Einschränkungen zu verstehen. Die richtigen Fragen stellen, technische und nicht-technische Perspektiven überbrücken und sich auf Ergebnisse einigen, bevor zu Lösungen übergegangen wird.

Erfolg definieren und verfolgen durch Geschäftsmetriken, Flussmetriken und Feedbackschleifen, die die Leistung sichtbar und umsetzbar machen.

Zur technischen Ausrichtung beitragen, indem Werkzeuge bewertet, Muster dokumentiert und wiederverwendbare Grundlagen geschaffen werden, die dem Team helfen, seine Wirkung zu skalieren.

WAS SIE MITBRINGEN

Ein Technologe im Herzen – Wirklich investiert in Technologie, sowohl in die grundlegende als auch in die bahnbrechende gleichermaßen. Sie sind genauso begeistert von einer gut gestalteten API-Integration wie von der neuesten Veröffentlichung eines Foundation Models. Sie greifen zur einfachsten Lösung, die das Problem gut löst, anstatt neue Technologie zu erzwingen, wenn bewährte Ansätze ausreichen würden. KI ist ein mächtiges Werkzeug in Ihrem Arsenal, aber es sitzt auf soliden technischen Grundlagen, nicht an deren Stelle.

Kompetente, selbstbewusste Programmierkenntnisse – Sie können funktionierende Lösungen End-to-End erstellen, sauberen und wartbaren Code schreiben und effektiv debuggen. Egal, ob Ihre Fähigkeiten in einer traditionellen Ingenieurrolle, durch den Aufbau von Automatisierungen oder durch die Veröffentlichung von Nebenprojekten geschärft wurden, wichtig ist, dass Sie eigenständig produktionsreife Arbeit liefern können.

Technische Tiefe in KI & LLM – Starke Kenntnisse in mindestens einer modernen Skriptsprache (Python, JavaScript/TypeScript oder ähnlich) und ein solides Verständnis von REST APIs, GraphQL und Integrationsmustern. Tiefe, praktische Erfahrung mit modernen KI-Technologien, insbesondere: Prompt Engineering als Kernkompetenz: Entwerfen effektiver System-Prompts, Verwalten von Kontextfenstern, Strukturieren von Multi-Turn-Interaktionen, Bewerten der Ausgabequalität und systematisches Iterieren des Prompt-Designs.

Modellauswahl und Kosten-Leistungs-Abwägungen: Verständnis dafür, wann ein kleineres, feinabgestimmtes Modell ein allgemeines großes übertrifft, wann RAG die richtige Architektur gegenüber der Erweiterung des Kontextfensters ist und wie prinzipientreue Entscheidungen über Fähigkeit versus Kosten getroffen werden.

Agentenarchitekturmuster: Werkzeugnutzung, Multi-Agenten-Orchestrierung, Human-in-the-Loop-Designs, Schutzmechanismen, Bewertungsframeworks und zuverlässige Muster für den Produktionseinsatz. Praktische Beherrschung des LLM-Ökosystems: praktische Erfahrung mit Modellen von Anthropic, OpenAI, Open-Source-Alternativen und das Urteilsvermögen, zu wissen, welche man wann einsetzen sollte.

KI-Sicherheit und Risikobewusstsein – Sie denken kritisch darüber nach, wie die von Ihnen entwickelten Lösungen ausgenutzt, missbraucht oder unbeabsichtigte Folgen haben könnten. Sie wissen, wie Sie geeignete Schutzmechanismen entwerfen (Eingabevalidierung, Ausgabefilterung, Zugriffskontrollen, Schutz vor Prompt-Injection und Verhinderung von Datenlecks) und behandeln diese als erstklassige technische Anliegen.

Systemdenken und diagnostische Strenge – Die Fähigkeit, einen komplexen Prozess zu betrachten und die Einschränkung zu erkennen. Komfortabel bei der Abbildung, wie Arbeit End-to-End fließt, Engpässe identifiziert und Probleme auf ihre Ursachen zurückführt, bevor Lösungen vorgeschlagen werden. Sie fragen instinktiv "Was blockiert hier eigentlich den Fluss?", bevor Sie fragen "Welches Modell soll ich verwenden?"

Expertise in Geschäftssystemen – Vertrautheit mit der Landschaft von Unternehmensgeschäftssystemen, CRM (Salesforce), Marketingautomatisierung (Marketo), Supportplattformen (Zendesk), Integrations- und Orchestrierungswerkzeugen (Workato), KI-Plattformen (Relevance AI) und Enterprise-Such- und Wissenswerkzeugen (Glean). Sie müssen keine tiefgreifende Erfahrung mit all diesen haben, aber verstehen, was sie tun, wie sie zusammenpassen und bereit sein, mit und über sie hinweg zu entwickeln. Ein tiefes Verständnis von Unternehmensdatenmodellen und Arbeitsabläufen ist unerlässlich.

Breites Funktionsverständnis – Fähigkeit, aussagekräftige Gespräche mit Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen zu führen und deren spezifische Bedürfnisse schnell zu verstehen.

End-to-End-Verantwortung – Nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Übernahme komplexer Initiativen von der Entdeckung bis zur Lieferung. Komfortabel im Umgang mit Mehrdeutigkeit und dem eigenständigen Erreichen messbarer Ergebnisse.

Produktorientierung – Fähigkeit, MVPs zu definieren, rücksichtslos zu priorisieren und iterativ zu liefern. Berücksichtigen Sie zusätzlich Akzeptanz, Benutzererfahrung und Geschäftsergebnisse.

Bevorzugte Anforderungen

Erfahrung mit der GitLab-Plattform und CI/CD-Workflows

Hintergrund in Beratung, Lösungsentwicklung oder kundenorientierten technischen Rollen

Vertrautheit mit Value Stream Mapping, Flussmetriken oder Theory of Constraints-Denken

Erfahrung mit Low-Code/No-Code-Orchestrierungswerkzeugen (n8n, Make, Workato) neben benutzerdefinierter Entwicklung

Frühere Erfahrung in Startups oder schnell wachsenden Unternehmen

Erfahrung in der Betreuung oder Leitung technischer Projekte mit Junior-Entwicklern

WIE GITLAB VOLLZEITMITARBEITER UNTERSTÜTZT

Leistungen zur Unterstützung Ihrer Gesundheit, Finanzen und Ihres Wohlbefindens about.gitlab.com/handbook/total-rewards/benefits/general-and-entity-benefits/

Flexible bezahlte Urlaubszeit handbook.gitlab.com/handbook/people-group/time-off-and-absence/time-off-types/#flexible-paid-time-off-pto

Team Member Resource Groups handbook.gitlab.com/handbook/company/culture/inclusion/tmrg-tmag/

Aktienoptionen und Mitarbeiteraktienkaufplan handbook.gitlab.com/handbook/total-rewards/stock-options/

Wachstums- und Entwicklungsfonds handbook.gitlab.com/handbook/people-group/learning-and-development/growth-and-development/

Elternurlaub about.gitlab.com/handbook/total-rewards/benefits/general-and-entity-benefits/#parental-leave

Sprachen

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