Senior AI Engineer - Agent & AI Systems

• Agentic Architecture: Du konzipierst und baust modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
• Context Engineering & AI Pipelines: Du gestaltest systematisch Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines für reproduzierbare, qualitätssichere Ergebnisse - von der Datenaufbereitung bis zur strukturierten Ausgabe.
• RAG & Knowledge Integration: Du baust Retrieval-Systeme auf internen Wissensdatenbanken, wählst die richtige Architektur (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und machst Unternehmenswissen für Agenten nutzbar.
• Evaluation & Safety: Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und sorgst dafür, dass Systeme kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.
• Composable Agents: Du entwickelst wiederverwendbare Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic) und trägst damit zum Chapter-Knowledge aktiv bei.
• Kundenprojekte: Du arbeitest direkt in Projekten mit, übernimmst technische Verantwortung und bist Ansprechpartner*in für den technischen Part gegenüber dem Kunden.
• Forschungskooperationen: Du bringst dich in Kooperationsprojekte mit Universitäten und Forschungseinrichtungen ein - von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass neue Erkenntnisse den Weg in die Praxis finden. Wer Lust hat, kann darüber hinaus in geförderten Forschungsprojekten mitwirken, die wir gemeinsam mit Uni- und FH-Partnern aufsetzen und durchführen.

• 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - davon nachweisbare, intensive Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
• Du hast Agentensysteme nicht nur prototypisch gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht und weißt, wo es wirklich hakt.
• Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
• Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin: strukturiert, versionierbar, evaluierbar und weißt, wie Kontextqualität die Systemleistung bestimmt.
• Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows - nicht Spielzeug, sondern Hebel.
• Du kannst technische Komplexität in Kundengesprächen verständlich machen und Entscheidungen begründen.
• Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
• Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist ein Plus; Hunger auf Evaluation & Safety kein Nice-to-have, sondern Grundhaltung.

• Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
• Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege, damit gute Ideen schnell umgesetzt werden können.
• Die Möglichkeit, technische Entscheidungen aktiv mitzugestalten und Verantwortung für Lösungen zu übernehmen.
• Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
• Raum für Weiterentwicklung, Lernen und Experimentieren mit neuen Technologien - insbesondere im Bereich AI und moderne Softwareentwicklung.
• Ein moderner Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.
• Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).

Über uns

Wir sind lab25: eine AI-enabled Transformationsberatung aus Münster. Wir helfen Unternehmen, im KI-Zeitalter messbar schneller und wirksamer zu werden. Dafür liefern wir Lösungen, die im Alltag funktionieren - digitale Produkte, AI-gestützte Prozesse und Befähigung zur sicheren, sinnvollen Nutzung von AI. Wir arbeiten systemisch entlang der Wertschöpfung: Ziele, Prozesse, Daten, Tools und Menschen integrieren wir zu einem skalierbaren, zukunftssicheren System. Unser Anspruch: schnell liefern, sauber steuern, konsequent verbessern.