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# Senior Software Engineer GenAI Productization / LLMOps

- **Company:** Salzgitter AG
- **Location:** Salzgitter, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Microsoft Azure, C Sharp (Programming Language), Cloud Computing, Continuous Integration, Python (Programming Language), SQL Azure, Networking Basics, Role-Based Access Control, Software Engineering, TypeScript, Management of Software Versions, Data Logging, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Indexer, Backend, Information Technology, Machine Learning Operations
- **Published:** October 15, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/salzgitter/standard?id=260088878

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation
 * Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil
 * Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften
 * Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme - insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein
 * Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen)
 * Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen

## Description

Security
SQL Azure
Software-Engineering
Cloud
Backend-Entwicklung
Informatik
TypeScript
C#
Python
Java
Storage
Netzwerkgrundlagen
Wirtschaftsinformatik
Continuous Integration
Überführung
Engineering
Zuverlässigkeit, * Überführung von GenAI-Prototypen (z. B. RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker - inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation

 * Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen
 * Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung)
 * Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services
 * Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies)