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# Senior AI Engineer - Agent & AI Systems

- **Company:** lab25
- **Location:** Münster, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Encodings, Python (Programming Language), Neo4j, Open Source Technology, Software Engineering, Data Processing, Large Language Models, Fastapi, Docker, Databricks
- **Published:** July 22, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5727278008

## About the Role

* 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.

## Description

* 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.


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