> Markdown version of [/jobs/ext/2048096-ai-machine-learning-engineer-llm-rag-nlp](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2048096-ai-machine-learning-engineer-llm-rag-nlp). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # AI / Machine Learning Engineer - LLM, RAG & NLP - **Company:** engenious GmbH - **Location:** Brühl, Germany - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** HTML, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cascading Style Sheets (CSS), Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Azure Machine Learning, Software Engineering, ReactJS, Transfer Learning, Large Language Models, Git, Fastapi, Information Technology, HuggingFace, Machine Learning Operations, Natural Language Understanding, Serverless Computing, Docker - **Published:** August 14, 2026 - **Apply:** https://www.jobfinder.de/job/ai-machine-learning-engineer-llm-rag-nlp-m-w-d/ ## About the Role technische Lösungen Das bringst du mit - 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 Nice to have - 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 Was wir bieten - 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 ## Description 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 ## Related Videos - [Should we build Generative AI into our existing software?](https://www.wearedevelopers.com/videos/1129-should-we-build-generative-ai-into-our-existing-software) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [The Resilience of the World Wide Web](https://www.wearedevelopers.com/videos/1281-the-resilience-of-the-world-wide-web) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [How E.On productionizes its AI model & Implementation of Secure Generative AI.](https://www.wearedevelopers.com/videos/623-how-e-on-productionizes-its-ai-model-implementation-of-secure-generative-ai) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [The Biggest German Tech Companies](https://www.wearedevelopers.com/magazine/424-the-biggest-german-tech-companies) - [Finding IT & Technology English-speaking Jobs in Germany ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/446-finding-it-technology-english-speaking-jobs-in-germany) - [Finding Jobs in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/375-finding-jobs-in-germany) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models)