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# AI Engineer - LLM, Generative AI, AI Agents & DevOps

- **Company:** FlexIT Consulting GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Salary:** €75,000.0 - €110,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Linux, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Architecture, Management of Software Versions, Enterprise Data Management, Large Language Models, Generative AI
- **Published:** September 12, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5878779352

## About the Role

* Mehrjährige, belegbare Praxiserfahrung in Softwarearchitektur, Machine Learning, LLMs und Agenten-Architekturen
 * Bereits realisierte produktive KI-Lösungen - nicht nur Prototypen - auf Basis von LLMs, RAG, Tool-Use und Agenten-Design
 * Sicherer Umgang mit Python, Erfahrung mit modernen DevOps-Praktiken (CI/CD, GitOps)
 * Kenntnisse in Cloud- und On-Premise-Umgebungen, idealerweise Azure und Linux
 * Ausgeprägte Hands-on-Mentalität - Konzepte selbstständig umsetzen und produktiv bringen
 * Analytisches, strukturiertes Denken sowie Kommunikationsstärke im Austausch mit technischen und fachlichen Stakeholdern
 * Erfahrung im regulierten Umfeld (Finanz- oder sicherheitskritischer Kontext) von Vorteil
 * Sehr gute (mind. C1) Deutsch- und gute bis sehr gute Englischkenntnisse

## Description

* KI-Use-Cases identifizieren und umsetzen - von der ersten Idee über den PoC bis zur produktiven, API-basierten Lösung
 * Agentenbasierte Systeme konzipieren und orchestrieren - Aufbau, Steuerung und Zusammenspiel von AI-Agenten in komplexen Systemlandschaften
 * LLMs, RAG & Prompt-/Skill-Design - Entwicklung skalierbarer, technisch fundierter KI-Architekturen
 * DevOps, CI/CD & GitOps mit KI optimieren - Einsatz von KI zur Verbesserung von Entwicklungsprozessen und operativen Abläufen
 * Schnittstellen und Systemanbindungen eigenständig umsetzen - API-Entwicklung sowie Integration von Unternehmensdaten und -systemen
 * Modelle strategisch auswählen - Bewertung von LLMs und Plattformen hinsichtlich Nutzen, Kosten, Skalierbarkeit und Risiko
 * Cloud- und On-Premise-Infrastruktur aufbauen - u. a. auf Basis von Microsoft Azure (inkl. Azure AI Foundry) und Linux
 * Qualität, Testing und Compliance sicherstellen - inklusive Dokumentation, Versionierung und Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen


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