AI / Machine Learning Engineer - LLM, RAG & NLP

einschließlich Embeddings, Vektorsuche und Retrieval-Strategien
- Integration und Orchestrierung von Large Language Models (LLMs) sowie Entwicklung komplexerer LLM-Workflows und Agenten
- Einsatz von LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks
- Arbeit mit Cloud-basierten KI-Technologien und Integration entsprechender Services in bestehende Anwendungen
- Entwicklung robuster Python-Anwendungen und APIs, z. B. mit FastAPI, zur Integration von KI-Komponenten in bestehende Produkte und Systeme
- Evaluation und Optimierung von Modellen und KI-Pipelines hinsichtlich Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten
- Je nach Anwendungsfall Einsatz von Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
- Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
- Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung, Cloud/DevOps und Produkt sowie selbstständige Überführung fachlicher Anforderungen in

technische Lösungen </p> <p>Das bringst du mit</p> <p>- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, KI, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Berufserfahrung
- Sehr gute Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-/ML-Anwendungen
- Fundierte praktische Erfahrung mit NLP/NLU, Large Language Models und modernen Generative-AI-Anwendungen
- Erfahrung mit RAG-Architekturen, Embeddings, semantischer Suche und Vektorindizes bzw. Vektordatenbanken
- Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks
- Erfahrung mit Cloud-basierten KI-Lösungen, idealerweise im Microsoft-Azure-Umfeld
- Gutes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien und Fokus auf robuste, wartbare und produktionsfähige Implementierungen
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen zu analysieren und daraus eigenständig technische Lösungsansätze abzuleiten
- Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise </p> <p>Nice to have</p> <p>- Erfahrung mit Azure AI Foundry und Azure AI Search
- Erfahrung mit LLM-Agenten und agentischen Workflows
- Erfahrung mit Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
- Erfahrung mit FastAPI, Azure Functions und/oder Azure ML
- Kenntnisse in Docker, Git und CI/CD
- Erfahrung mit MLflow oder vergleichbaren Tools für Evaluation, Experiment- und Performance-Tracking
- Grundkenntnisse in React, HTML und CSS
- Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden bzw. im Requirements Engineering</p> <p>Was wir bieten</p> <p>- Spannende und verantwortungsvolle Projekte mit modernen KI- und Cloud-Technologien
- Die Möglichkeit, unsere eigenen KI-Produkte sowie individuelle Kundenlösungen aktiv mitzugestalten
- Flexible Arbeitsbedingungen mit Hybrid- und Remote-Optionen
- Kurze Entscheidungswege und direkte