AI-Engineer mit Fokus Backend

• Du entwickelst und optimierst KI-Microservices mit Python 3.12+ und FastAPI in einer skalierbaren Microservice-Architektur mit PostgreSQL, Redis und Celery.
• Darüber hinaus entwickelst du die Agent-Plattform für unsere nächste Produktgeneration mit: Agent Orchestrator, Agent Runtime mit State Management und Tool Execution, Human-in-the-Loop-Flows und eine Agent Registry für System-, Team- und nutzerspezifische Agenten.
• Du verantwortest den Aufbau und die Weiterentwicklung unserer RAG-Pipeline von der automatisierten Content-Erfassung (Web-Crawling, PDF-, DOCX- und Audio-Verarbeitung) über Chunking und Embedding bis hin zum semantischen Retrieval über Vektordatenbanken.
• Du integrierst und orchestrierst verschiedene LLMs über unser Multi-Provider-Gateway und setzt intelligente, mehrstufige KI-Workflows mit LangChain / LangGraph oder vergleichbaren Frameworks und Technologien um.
• Du gestaltest die Entwicklung von KI-gestützten Backends mit Echtzeit-Streaming (Server-Sent Events, Redis Streams für Agent-State-Changes), State Management und Tool-Integration maßgeblich mit.
• Du realisierst die asynchrone Verarbeitung für skalierbare Hintergrund-Jobs mit Celery und RabbitMQ und sorgst für robuste Datenbank-Architekturen mit PostgreSQL.
• Prompt Engineering gehört zu deinem Alltag: du baust eine Prompt Library auf, optimierst Templates und evaluierst systematisch die Output-Qualität verschiedener Modelle, inklusive A/B-Testing und Benchmarking neuer Modelle und Frameworks.
• Du stellst Multi-Tenant-Isolation in allen KI-Services sicher und überwachst LLM-Kosten, Latenz und Fehlerraten pro Mandant.

• Du verfügst über fundierte Erfahrung mit Python 3.12+ und FastAPI in einer Microservice-Architektur sowie mit asynchroner Programmierung (asyncio, Uvicorn).
• Praktische Erfahrung in der Arbeit mit LLMs, unter anderem Claude Code, bringst du mit. Du hast bereits mit APIs von OpenAI, Anthropic oder vergleichbaren Anbietern gearbeitet und verstehst, wie man Modelle sinnvoll orchestriert.
• Du hast Erfahrung mit Vektordatenbanken, Embedding-Modellen und RAG-Architekturen für semantische Suche und Content-Generierung.
• Der Umgang mit PostgreSQL, Redis sowie asynchroner Verarbeitung mit Celery und RabbitMQ ist dir vertraut.
• Prompt Engineering und die systematische Evaluierung von LLM-Outputs gehören zu deinem Repertoire - du weißt, wie man Qualität messbar macht.
• Mit Docker und Kubernetes arbeitest du routiniert und hast ein gutes Verständnis für CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions.
• Erfahrung mit Observability-Tools wie OpenTelemetry und Testing-Frameworks wie pytest runden dein technisches Profil ab.
• Darüber hinaus bringst du sehr gute Deutschkenntnisse (min. C1), Eigeninitiative und Teamfähigkeit mit.

• Ein kleines, interdisziplinäres Team mit viel direktem Gestaltungsspielraum.
• Ein Umfeld, das technologische Neugier und Eigenverantwortung fördert.
• Eine hoch spannende und herausfordernde Aufgabe in einem zukunftsweisenden Markt mit enormem Wachstumspotenzial.
• Flexible Arbeitszeiten, 100 Prozent Remote.
• Sehr flache Hierarchien in einem Start-up mit der heise group als starkem Partner.
• Profitiere von bis zu 35 Tagen Urlaub im Jahr.
• Du arbeitest eigenverantwortlich, aber nicht allein: Ein kollegiales Team unterstützt dich bei deinen Aufgaben.
• Alle Benefits der heise group, wie etwa günstigere Fitness-Mitgliedschaften, kostenfreier Zugang zu allen heise Produkten inkl. der Academy und vieles mehr.

Bei uns ist jede Person, unabhängig des Geschlechts, der Nationalität oder der ethnischen Herkunft, der Religion oder der Weltanschauung, einer Behinderung, des Alters sowie der sexuellen Identität willkommen.