AI Platform Engineer - J36172

• Entwickle und implementiere Integrationen für LLM-APIs und Agenten-Architekturen
• Baue und optimiere RAG-Pipelines sowie Anbindungen an Vector-Datenbanken
• Konzipiere und erweitere Komponenten rund um das Model Context Protocol und ähnliche Frameworks
• Erstelle schlanke Backend-Services mit Frameworks wie FastAPI oder Node.js
• Arbeite eng mit Produkt- und Technikteams an Architekturentscheidungen und Schnittstellen
• Dokumentiere technische Designs, Tests und Deployments
• Unterstütze beim Onboarding neuer Technologien und beim Wissenstransfer im Team

• Bringe sehr gute Kenntnisse in Python oder TypeScript mit
• Verfüge über praktische Erfahrung mit LLM-APIs und Agenten-/Context-Architekturen
• Kenntnisse zu Vector-Datenbanken und RAG-Workflows sind vorhanden oder schnell erlernbar
• Zeige Erfahrung mit Backend-Frameworks wie FastAPI oder Node.js als Vorteil
• Verfüge über ein abgeschlossenes Hochschulstudium oder eine vergleichbare Qualifikation
• Besitze sehr gute Deutschkenntnisse und ein hohes Maß an Team- und Kommunikationsfähigkeit

Du wirst Teil eines ambitionierten Entwicklungsteams, das moderne KI-Integrationen und Agenten-Architekturen vorantreibt. Du arbeitest hands-on an Schnittstellen zwischen Modellen, Kontextprotokollen und produktiven Abläufen und gestaltest technische Lösungen mit hohem Gestaltungsspielraum. Dein Umfeld bietet flexible Arbeitszeiten, die Möglichkeit zur Nutzung eigener Hardware und viel Raum für persönliche Weiterentwicklung. Technologisch arbeitest du mit Backend-Technologien wie Python, Node.js oder TypeScript, mit LLM-APIs wie OpenAI GPT, Anthropic oder Cohere sowie mit Vector-Datenbanken wie Pinecone, Weaviate oder FAISS., * Flexible Arbeitszeiten zur guten Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben

• Attraktive Mobilitätsoptionen und Unterstützung bei der Anreise
• ️ Angemessene Urlaubsregelungen für Erholung und Ausgleich
• Regelmäßige Weiterbildungsangebote und Wissensaustausch im Team
• ️ Sicherer Arbeitsplatz in einem wachsenden technischen Umfeld
• Freie Wahl der Entwicklungsumgebung und die Möglichkeit, eigene Hardware zu nutzen
• Strukturierte Einarbeitung mit festen Ansprechpersonen
• Flexible Möglichkeiten für eigene Projekte, beispielsweise an Innovation Days
• Gelegentliche Team-Events und gemeinsame Formate zur Vernetzung