KI-Entwickler - MCP-Server, Agentic Engineering, LLMs, Kiro, GenAI, RAG, Cloud - Remote

Westhouse Consulting GmbH

Berlin, Germany

23 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Experience required

1 year minimum

Working hours

Regular working hours

Job source

www.westhouse-group.com

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Amazon Web Services User Authentication Cloud Computing Continuous Integration Human-Computer Interaction OpenShift Azure Machine Learning Software Engineering Web Applications Data Processing

+7 more

Large Language Models Backend Containerization AI Platforms Kubernetes Front End Software Development Docker

Job description

Entwicklung von KI-Systemen, agentischen Anwendungen und LLM-basierten Services für produktive Unternehmensanwendungen.
Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung lokaler und verteilter Agentensysteme einschließlich Agent Design, Agent-Orchestrierung und Tool-Calling-Mechanismen.
Entwicklung von MCP-Servern, Tool-Integrationen und Schnittstellen zur Anbindung von Fachanwendungen, Backend-Systemen, Datenquellen und APIs.
Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architekturen einschließlich Datenanbindung, Datenaufbereitung, Retrieval-Strategien und Prompt-Orchestrierung.
Entwicklung wiederverwendbarer KI-Komponenten, Services und Framework-Bausteine für produktive Einsatzszenarien.
Entwicklung von Web-Anwendungen und Benutzeroberflächen zur Bereitstellung KI-basierter Funktionen unter Nutzung moderner Frontend-Technologien.
Umsetzung von Sicherheitsanforderungen für Web- und KI-Anwendungen einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Eingabe- und Ausgabevalidierung sowie technischer Schutzmaßnahmen gegen etablierte Bedrohungsszenarien.
Implementierung von Guardrails, Filtermechanismen, Zugriffskonzepten sowie Maßnahmen zur Absicherung agentischer Systeme und KI-Anwendungen.
Entwicklung, Containerisierung und Bereitstellung von Anwendungen mittels Containertechnologien sowie Deployment auf Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes, OpenShift oder vergleichbaren Umgebungen.
Umsetzung automatisierter Build-, Test- und Deployment-Prozesse (CI/CD) einschließlich Qualitätssicherungsmaßnahmen.
Erstellung technischer Lösungsdesigns, Architekturartefakte und technischer Dokumentationen.
Durchführung technischer Produktivsetzungen, Release-Aktivitäten sowie Übergabe entwickelter Softwarekomponenten in den Betrieb.
Berücksichtigung fachlicher, regulatorischer, datenschutzrechtlicher sowie informationssicherheitsrelevanter Anforderungen bei Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung der Lösung.
Beratung zu Architektur-, Technologie- und Integrationsentscheidungen im Umfeld von GenAI-, Agentic-Engineering- und Enterprise-KI-Lösungen.

Requirements

MUSS-Kriterien:
3 Jahre Erfahrung im Agentic Engineering einschließlich Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme
1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von MCP-Servern
3 Jahre Erfahrung in der sicheren Entwicklung produktiver Web- und KI-Anwendungen
3 Jahre Erfahrung mit Containerisierung und Container-Orchestrierung für produktive Anwendungen (z. B. Docker, Kubernetes, OpenShift oder vergleichbar)
3 Jahre nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) in den letzten 5 Jahren
SOLL-Kriterien:
1 Jahr Erfahrung mit AWS Kiro für agentisches Engineering und KI-gestützte Softwareentwicklung
1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen einschließlich Agent-to-Agent-Kommunikation und komplexen Orchestrierungsarchitekturen
3 Jahre Erfahrung mit der Integration von APIs und Backend-Systemen für KI-Anwendungen
1 Jahr Erfahrung mit produktiven Enterprise-KI-Ökosystemen (z. B. KI-Plattformen, AI-Gateways, Prompt-Management oder Modell-Governance)
1 Jahr Erfahrung mit Cloud-basierten GenAI-Plattformen (AWS Bedrock, Azure AI Services oder vergleichbar)
1 Jahr Erfahrung mit Observability, Monitoring, Tracing und Evaluation von KI-Anwendungen (z. B. Langfuse, Arize, OpenTelemetry oder vergleichbar)
3 Jahre Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG)
3 Jahre Erfahrung mit MCP-Servern einschließlich Design, Betrieb und Integration komplexer Tool-Landschaften