Senior Software Engineer GenAI Productization / LLMOps

• Überführung von GenAI-Prototypen (z. B. RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker - inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation
• Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen
• Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung)
• Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services
• Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies)

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil
• Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften
• Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme - insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein
• Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen)
• Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen

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