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# AI Application Engineer

- **Company:** Machine Learning Reply
- **Location:** Germany
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Encodings, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Search Technologies, Software Engineering, Enterprise Data Management, Model-Driven Development, Google Cloud, Large Language Models, Generative AI, Backend, Containerization, Kubernetes, Information Technology, HuggingFace, Docker, Microservices
- **Published:** August 26, 2026
- **Apply:** https://www.absolventa.de/stellenangebote/13059302-b-junior-ai-application-engineer-ai-products-llm-rag-m-f-d/apply

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich
 * Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen
 * Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG, Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien
 * Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
 * Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face)
 * Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen
 * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation

## Description

Als Junior AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören:

 * Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen
 * Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services
 * Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme
 * Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen
 * Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen
 * Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken
 * Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments, * Enterprise AI Knowledge Assistants
 * AI Copilots für interne Business-Tools
 * Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten
 * Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs
 * AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows


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