Description review

AI Automations Engeneer (m/w/d)

Spacedome Media GmbH · Waldkirchen · back to the listing

HR standards

42/100

poor

Title ↔ description

56/100

needs work

Reads as

Machine Learning Engineer

85% confident

What this role officially is

data scientist — ESCO, the EU occupation classification

Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.

Also known as: data scientists, data engineer, research data scientist, data expert, data research scientist

How others title the same work

Large employers

  • Applied AI Engineer Automattic
  • Machine Learning Engineer, CX Intelligence Coinbase
  • AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) Databricks
  • AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) - U.S. Federal Sector Databricks
  • Senior AI Engineer – Notebooks Datadog

Startups

  • Attendi | Medior Machine Learning Engineer | Amsterdam, Netherlands | ONSITE (hybrid) | €6,000 - €7,000 per month | Full-time (80–100%, ~4–5 days/week) | Visa sponsorship + 30% ruling possible Attendi
  • Member of Technical Staff (applied) Anthrogen
  • Aptura AI | Full-Time | MTS (Applied AI), MTS (SWE / Product) | London | ONSITE / HYBRID Aptura AI
  • Arcforma AI (arcforma.ai) | AI Engineer (Marketing / Construction / Arcforma AI (arcforma.ai)
  • Staff AI Engineer - Agent Architecture & Behavior Artisan

What the listing never says

  • No section describes what the person would actually do. Scope clarity
  • No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency
  • No location or timezone policy stated, so a candidate cannot tell where they may work from. Scope clarity

The listing, marked up

Nothing in the wording of this listing tripped a check. The scores above still judge how complete and coherent it is.

Möchtest du die Welt des E-Commerce revolutionieren und in einem Team aus Spitzenkräften Online-Shops auf sieben- bis achtstellige Umsätze skalieren?

Werde zum wichtigsten Ansprechpartner für unsere Beratungskunden, die du auf META ganzheitlich strategisch betreust. Du bist kein klassischer Performance-Marketer, der im Admanager herumklickt, sondern arbeitest auf hohem Niveau mit dem Kunden zusammen. Die Umsetzung liegt beim Kunden. Deine Aufgabe ist es, ihn bestmöglich dabei zu unterstützen.

Du arbeitest in einem Team, in dem jeder nach Wachstum strebt und wir uns gegenseitig zu Höchstleistungen anspornen. Du hast ein Team gefunden, mit dem du gemeinsam wachsen kannst.

Klingt fast zu gut, um wahr zu sein? Dann lies jetzt weiter – wir suchen nämlich jemanden wie dich für unser Team.

Aufgaben

• Du baust Dateninfrastruktur, Integrationen und Automatisierungen für die SPACEDOME - Intelligence. Parallel dazu bringst du KI in bestehende Marketing-Workflows, auf Kundenseite genauso wie in unseren internen Prozessen.

• Du entwickelst LLM-basierte Tools und Agenten, z. B. für Media-Buying, Content und Churn-Prevention.

• Du sorgst dafür, dass Systeme wirklich genutzt werden und direkten Business-Impact liefern.

Qualifikation

• Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von Automatisierungen, Integrationen oder technischen Workflows

• Du hast selbst Systeme gebaut, die produktiv liefen und von anderen Menschen genutzt wurden — nicht nur Prototypen, Tutorials oder Side-Projects in der Schublade

• Sicher in Python oder Node.js:

• Du schreibst Code, der auch in drei Monaten noch wartbar ist

• Erfahrung mit LLM-APIs (OpenAI, Anthropic o. ä.) und dem Bau von Tools oder Agenten darauf - inklusive der unangenehmen Themen: Fehlerfälle, Kosten, Qualitätssicherung

• Du integrierst souverän gegen fremde APIs: REST, Webhooks, OAuth, Rate Limits, Pagination, auch wenn die Doku lückenhaft ist

• Erfahrung mit Datenpipelines: Daten aus mehreren Quellen zusammenführen, sauber modellieren, für Reporting nutzbar machen

• Du arbeitest eigenständig und findest selbst heraus, was gebaut werden muss - bei uns schreibt dir niemand Tickets

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How this was produced

Highlights are found by rule, not by a model: each one is a phrase matched at a known position, and every note is a template we wrote. The two scores come from a typed-decision model (Jev) that reads the listing against the official role definition and real listings for the same role, and returns probabilities rather than prose — it never writes any of the words on this page, and never chooses what to highlight.

Deterministic penalty applied to the HR score: 16 points (from 58 before penalties). Reviewed 21 Sep 2026.