KI-Entwickler - MCP-Server, Agentic Engineering, LLMs, Kiro, GenAI, RAG, Cloud - Remote
Westhouse Consulting GmbH
Berlin, Germany
4 days ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
German Experience level
JuniorJob location
Berlin, Germany
Tech stack
API
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
User Authentication
Cloud Computing
Continuous Integration
Human-Computer Interaction
Openshift
Azure
Software Engineering
Web Applications
Data Processing
Large Language Models
Backend
Containerization
AI Platforms
Kubernetes
Front End Software Development
Docker
Job description
- Entwicklung von KI-Systemen, agentischen Anwendungen und LLM-basierten Services für produktive Unternehmensanwendungen.
- Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung lokaler und verteilter Agentensysteme einschließlich Agent Design, Agent-Orchestrierung und Tool-Calling-Mechanismen.
- Entwicklung von MCP-Servern, Tool-Integrationen und Schnittstellen zur Anbindung von Fachanwendungen, Backend-Systemen, Datenquellen und APIs.
- Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architekturen einschließlich Datenanbindung, Datenaufbereitung, Retrieval-Strategien und Prompt-Orchestrierung.
- Entwicklung wiederverwendbarer KI-Komponenten, Services und Framework-Bausteine für produktive Einsatzszenarien.
- Entwicklung von Web-Anwendungen und Benutzeroberflächen zur Bereitstellung KI-basierter Funktionen unter Nutzung moderner Frontend-Technologien.
- Umsetzung von Sicherheitsanforderungen für Web- und KI-Anwendungen einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Eingabe- und Ausgabevalidierung sowie technischer Schutzmaßnahmen gegen etablierte Bedrohungsszenarien.
- Implementierung von Guardrails, Filtermechanismen, Zugriffskonzepten sowie Maßnahmen zur Absicherung agentischer Systeme und KI-Anwendungen.
- Entwicklung, Containerisierung und Bereitstellung von Anwendungen mittels Containertechnologien sowie Deployment auf Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes, OpenShift oder vergleichbaren Umgebungen.
- Umsetzung automatisierter Build-, Test- und Deployment-Prozesse (CI/CD) einschließlich Qualitätssicherungsmaßnahmen.
- Erstellung technischer Lösungsdesigns, Architekturartefakte und technischer Dokumentationen.
- Durchführung technischer Produktivsetzungen, Release-Aktivitäten sowie Übergabe entwickelter Softwarekomponenten in den Betrieb.
- Berücksichtigung fachlicher, regulatorischer, datenschutzrechtlicher sowie informationssicherheitsrelevanter Anforderungen bei Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung der Lösung.
- Beratung zu Architektur-, Technologie- und Integrationsentscheidungen im Umfeld von GenAI-, Agentic-Engineering- und Enterprise-KI-Lösungen.
Requirements
- MUSS-Kriterien:
- 3 Jahre Erfahrung im Agentic Engineering einschließlich Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme
- 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von MCP-Servern
- 3 Jahre Erfahrung in der sicheren Entwicklung produktiver Web- und KI-Anwendungen
- 3 Jahre Erfahrung mit Containerisierung und Container-Orchestrierung für produktive Anwendungen (z. B. Docker, Kubernetes, OpenShift oder vergleichbar)
- 3 Jahre nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) in den letzten 5 Jahren
- SOLL-Kriterien:
- 1 Jahr Erfahrung mit AWS Kiro für agentisches Engineering und KI-gestützte Softwareentwicklung
- 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen einschließlich Agent-to-Agent-Kommunikation und komplexen Orchestrierungsarchitekturen
- 3 Jahre Erfahrung mit der Integration von APIs und Backend-Systemen für KI-Anwendungen
- 1 Jahr Erfahrung mit produktiven Enterprise-KI-Ökosystemen (z. B. KI-Plattformen, AI-Gateways, Prompt-Management oder Modell-Governance)
- 1 Jahr Erfahrung mit Cloud-basierten GenAI-Plattformen (AWS Bedrock, Azure AI Services oder vergleichbar)
- 1 Jahr Erfahrung mit Observability, Monitoring, Tracing und Evaluation von KI-Anwendungen (z. B. Langfuse, Arize, OpenTelemetry oder vergleichbar)
- 3 Jahre Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- 3 Jahre Erfahrung mit MCP-Servern einschließlich Design, Betrieb und Integration komplexer Tool-Landschaften