GenAI Engineer mit Fullstack-Hintergrund

• Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use-Cases.
• Modellierung & Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Geschäftsprozesse.
• Fundament: Während dein Fokus auf Generative AI liegt, nutzt du dein Wissen in klassischen Machine-Learning-Verfahren und Deep Learning, um hybride Lösungen zu schaffen, wo LLMs allein nicht ausreichen. Außerdem hast du Erfahrung damit, APIs mit OpenAPI / Swagger zu konzipieren und an Spring Boot Backends anzubinden, um bestehende Anwendungen mit Generative AI zu verbinden.

Verantwortung für End-to-End-Lösungen

• Production-Ready AI: Du bringst GenAI-Applikationen von der ersten Prompt-Idee über den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).
• Integration in bestehende Anwendungen : Du bettest GenAI-Features in unsere bestehenden Web-Anwendungen ein - Angular im Frontend, Spring Boot im Backend - und hilfst bei deren Weiterentwicklung tatkräftig mit.
• Daten & Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage für Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung von Stabilität, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance-Optimierung.

Beratung & Zusammenarbeit

• Technologie-Übersetzer: Du erklärst Stakeholdern den Unterschied zwischen “Hype” und echtem Business-Value und übersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen. Außerdem hältst du Kundenworkshops, u.A. zu Themen wie Requirements Engineering.
• Interdisziplinarität: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst*innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software-Ökosysteme einzubetten.

Weiterentwicklung & Wissensaustausch

• State-of-the-Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten-Frameworks.
• Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features für die attempto Akademie., * JobRad - Leasingangebot mit Arbeitgeberzuschuss
• JobTicket - lohnsteuerfreier Arbeitgeberzuschuss
• Vertraglich geregelte Weiterbildungen - gezielte persönliche und fachliche Weiterentwicklung
• Betriebliche Altersvorsorge - Zuzahlung auf den Versicherungsbeitrag
• Cooles Office mit viel Raum für Kreativität - mobiles Arbeiten im Homeoffice je nach Projektsituation möglich
• Mitgestaltung von attempto - Geschäftsführung bezieht Mitarbeiter proaktiv mit ein
• Mentoring-Programm - Mentoren für neue Mitarbeiter
• Zahlreiche Firmenevents - Sommerfest, Wiesn, Jahresabschlussfeier uvm.
• Knowhow-Transfer - Zahlreiche innerbetriebliche Angebote
• Fit-im-Job Angebote - Gesundheitstage, Firmenläufe uvm.
• Regionaler Einsatz - Meist regionaler und langfristiger Projekteinsatz
• Erfolgreiche Teamarbeit - durch Offenheit und Zusammenhalt aller im Team
• Innovative Projekte - beim Kunden und in der attempto Innovations-Manufaktur

• Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einer oder mehreren LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex, SpringAI oder Haystack.
• GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z. B. Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).
• Sprachen : Python ist deine Basis für GenAI. Für die Integration in unsere Anwendungen bringst du außerdem solide Kenntnisse in Java/Spring Boot und im Angular-Umfeld (TypeScript) mit.

Technisches Verständnis & Basis

• Cloud & Deployment: Erfahrung mit Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
• Architektur: Solides Verständnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.
• KI-Fundament: Du verstehst konzeptionell, wie Deep Learning und Transformer funktionieren.
• Backend-Fundament: Du verfügst über Erfahrung mit Spring Boot in Zusammenspiel mit GenAI.
• Frontend-Erfahrung: Du hast eine gute Vorstellung davon, wie die neuen GenAI-Fähigkeiten deiner Anwendung im Frontend dargestellt werden können und kannst die Integration selbst umsetzen.
• Sprachen: Deutsch und Englisch fließend

Arbeitsweise

• Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich wöchentlich neu erfindet.
• Analytik: Du arbeitest strukturiert und behältst auch bei komplexen Systemarchitekturen den Überblick.
• Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souverän und adressatengerecht vermitteln.

Nice to have

• Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
• Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z. B. Banking, Insurance).
• Kenntnisse in Frontend-Technologien (z. B. Streamlit, React, Copilotkit/AG-UI) für den schnellen Bau von KI-Demos und überzeugenden GenAI-Webapps.