> Markdown version of [/jobs/ext/3906320-generative-ai-engineer-all-gender](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3906320-generative-ai-engineer-all-gender). 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). --- # Generative AI Engineer (all gender) - **Company:** ALTEN Consulting GmbH - **Location:** Nürnberg, Germany - **Salary:** €50,000.0 - €80,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Continuous Integration, Python (Programming Language), Tensorflow, Pytorch, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Prompt Engineering, Deep Learning, Generative AI, Containerization, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** October 25, 2026 - **Apply:** https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/13185-507253-1801047-0-S ## About the Role verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Ingenieurinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung - bringst fundierte Erfahrung in der Entwicklung von Generative-AI-, LLM- und RAG-Lösungen mit - hast sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, PyTorch und TensorFlow - besitzt Kenntnisse im Bereich MLOps, Containerisierung und Orchestrierung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines - verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse ## Description konzipierst, entwickelst und betreibst LLM-Anwendungen, RAG-Pipelines sowie autonome KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen - optimierst Retrieval-Qualität und Antwortgenauigkeit durch Chunking-Strategien, Reranking-Verfahren und Prompt Engineering - führst das Fine-Tuning und die Inferenzoptimierung von Deep-Learning- und LLM-Modellen für Cloud- und On-Premise-Umgebungen durch - entwickelst KI-basierte und klassische Bildverarbeitungslösungen für automatisierte Qualitätskontrollen und industrielle Anwendungen - baust skalierbare MLOps-Infrastrukturen mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines auf und entwickelst diese kontinuierlich weiter - arbeitest eng mit Fachbereichen und Technologiepartnern zusammen, um innovative KI-Lösungen erfolgreich in den Produktivbetrieb zu überführen