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# AI Engineer

- **Company:** Besonderen
- **Location:** Madrid, Spain
- **Salary:** €70,000.0 - €95,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Cluster Analysis, DevOps, Elasticsearch, Python (Programming Language), Open Source Technology, Software Engineering, Text Mining, Google Cloud, Large Language Models, Prompt Engineering, Search Engines, Api Design
- **Published:** July 25, 2026
- **Apply:** https://www.jobleads.com/es/job/ed8a97e2a93f53eea58538aeea36955ae

## About the Role

* Python angewandt auf KI, Automatisierung, Daten oder Integration
 * Erfahrung mit LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI oder vergleichbaren Frameworks
 * Erfahrung mit Azure AI, Azure OpenAI, Azure AI Search, OpenAI API, Anthropic, Vertex AI, Open-Source-Modellen oder ähnlichen Plattformen
 * Erfahrung mit Vektordatenbanken wie Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, Pinecone, OpenSearch, Elasticsearch oder anderen
 * Erfahrung in NLP, Klassifizierung, Entity Extraction, Clustering, semantischem Matching oder Text Mining
 * Erfahrung in der Automatisierung mittels APIs, Skripten, RPA, Workflows, Runbooks oder Orchestrierungstools
 * Erfahrung in Observability, einschließlich Logs, Metriken, Traces, Health Checks, Dashboards oder AIOps
 * Kenntnisse in Platform Engineering, Building-Blocks-Tooling, Compliance-Tools, SBOM, Quality Gates und Technical Governance
 * Zertifizierungen oder Schulungen in generativer KI, Prompt Engineering, Cloud, DevOps oder Softwareentwicklung
 * Erfahrung in Cloud-Umgebungen wie Azure, AWS oder GCP
 * Erfahrung in Legacy-Umgebungen oder bei der Modernisierung von Anwendungen

## Description

* Implementierung von RAG-Lösungen auf Basis von Dokumentationen, Wissensdatenbanken, historischen Daten, Dokumentenarchiven und Unternehmensquellen.
 * Arbeit mit LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken, semantischen Suchmaschinen und Agent-Frameworks.
 * Design und Implementierung von Prompts, Tools, Workflows, Agenten und strukturierten Generierungsmechanismen.
 * Integration von KI-Lösungen mit APIs, internen Services, externen Services, Unternehmenstools und Legacy-Systemen.
 * Mitwirkung an der Entwicklung und Fertigstellung von Services unter Verwendung automatischer Code-Generierungstools.
 * Implementierung von Automatisierungen mittels APIs, Skripten, Runbooks, Workflows oder RPA, sofern anwendbar.
 * Mitwirkung an der Definition und Implementierung von Qualitätsmetriken, der Evaluierung von Antworten, technischen Tests und der Validierung von Ergebnissen.
 * Zusammenarbeit mit Architekten, Cloud-Teams, Entwicklung, Operation, Security-Teams und funktionalen Stakeholdern.
 * Mitwirkung an der kontinuierlichen Verbesserung interner KI-Tools, Acceleratoren, Prompts, Agenten, Pipelines und Bausteine.
 * Auf dem Laufenden bleiben bezüglich der neuesten Fortschritte in angewandter KI, Softwareentwicklung, RAG, Agenten, Automatisierung und Cloud.


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