openmaind entwickelt eine
Agentic-AI-Plattform zur autonomen Steuerung heterogener Roboterflotten
, mit der sich Intralogistikprozesse flexibel, kosteneffizient und herstellerunabhängig automatisieren lassen.
Wir adressieren zentrale Herausforderungen der europäischen Industrie – Fachkräftemangel, steigende Kosten und Abhängigkeiten von proprietären Systemen – und schaffen die Grundlage, um Produktions- und Logistikprozesse wirtschaftlich in Europa zu halten oder zurückzuholen. Unser Ziel ist es, durch intelligente, adaptive Automatisierung die Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz der industriellen Wertschöpfung zu stärken.
Der technologische Kern von openmaind ist
eine neuartige Kombination aus Agentic AI, dynamischer Graphentheorie und standardisierter VDA-5050-Kommunikation
. Anstatt auf starre Programmierung zu setzen, ermöglicht unser System eigenständige Planung, Priorisierung und Optimierung. Es versteht seine Umgebung, bewertet Alternativen in Echtzeit und trifft Entscheidungen selbstständig – ein bislang unerreichter Grad an Flexibilität und Skalierbarkeit.
openmaind wird
durch öffentliche Innovationsprogramme und eine führende europäische Venture-Capital-Gesellschaft
finanziert, was eine solide Basis für die Weiterentwicklung und den Markteintritt unserer Technologie sichert.
Was dich bei uns erwartet
Ein herzliches, dynamisches Team
Spannende Kund:inneninteraktionen (vorwiegend auf Deutsch und Englisch)
Viel Verantwortung und Raum für eigene Ideen
Modernste Tools, die dir die Arbeit erleichtern
Deine Mission
Du spielst eine Schlüsselrolle beim Übergang von der validierten Prototypenphase hin zu einem skalierbaren Produkt. Du arbeitest direkt mit dem Gründungsteam zusammen, um zentrale Komponenten unserer Plattform zu entwerfen, zu implementieren und weiterzuentwickeln – von Backend-Services und KI-Integrationen bis hin zu Frontend-Systemen für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
Du gestaltest maßgeblich unsere
Architektur, Tooling und Engineering-Kultur
mit, während wir den Sprung von einem Deep-Tech-Kern zu einer produktreifen Organisation machen.
Deine Aufgaben
Modellieren, trainieren und entwickeln von Agentic-AI-Systemen
, die autonome Roboterflotten planen, steuern und Entscheidungen treffen
Entwicklung und Integration von
LLM- und graphbasierten Reasoning-Pipelines
für Planung, Aufgabenverteilung und Optimierung
Aufbau von
Backend-Services (Python oder Java)
zur Verbindung von KI-Agenten, Optimierungskern und realen Roboterschnittstellen
Entwicklung von
Frontend-Tools in React / TypeScript
zur Visualisierung von Systemzuständen, Entscheidungslogik und Flottenleistung
Automation-first-Mindset:
Du nutzt und entwickelst automatisierte Tools, wo immer möglich – von CI/CD-Pipelines bis hin zu Coding-Agents und KI-gestützten Entwicklungstools
Enge Zusammenarbeit mit Expert:innen aus Robotik, KI und Produktentwicklung, um Forschung in industriell einsetzbare Software zu überführen
Mitgestaltung von Engineering-Standards, Architektur-Entscheidungen und Deployment-Prozessen
Dein Profil
Fundierte Erfahrung in
einem oder mehreren
der folgenden Bereiche:
Python
(FastAPI, asyncio oder AI/Data-Tooling)
Java
(Spring Boot, Micronaut o. ä.)
React / TypeScript
LangChain / OpenAI / LLM APIs
Fähigkeit, robuste Software-Systeme zu entwerfen und in Produktion zu bringen
Interesse an
Agentenarchitekturen, AI Learning oder verteilter Entscheidungsfindung
Begeisterung für ein
Automation-first-Engineering
– du nutzt Tools, Skripte und KI, um repetitive Aufgaben zu eliminieren und Produktivität zu steigern
Hohe Eigenverantwortung, Pragmatismus und Freude daran, komplexe Probleme mit klaren Lösungen zu lösen
Nice-To-Haves
Erfahrung mit
Graph-Algorithmen
, Planung oder Scheduling-Systemen
Kenntnisse in
Robotik-Middleware
(ROS, VDA-5050, MQTT)
Erfahrung mit
Cloud-Infrastruktur
(Azure, AWS oder GCP)
Kenntnisse in
DevOps / CI/CD
(Docker, GitHub Actions)
Erfahrung im Startup- oder Deep-Tech-Umfeld
Wir honorieren Leistung durch ein Gehalt, das
jedenfalls über dem kollektivvertraglichen Mindestgehalt (EUR 3.016 brutto/Monat)
liegt. Die konkrete Höhe wird gemeinsam anhand von Qualifikation und Erfahrung festgelegt.