> Markdown version of [/jobs/ext/81701-fullstack-backend-fokus-ki-agenten-rag](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/81701-fullstack-backend-fokus-ki-agenten-rag). 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). --- # Fullstack Backend - Fokus KI, Agenten & RAG - **Company:** Heise Gruppe GmbH & Co. KG - **Location:** Hannover, Germany - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Bash Shell, Databases, Continuous Integration, Github, Python (Programming Language), PostgreSQL, Routing, RabbitMQ, Redis, Prometheus, Data Streaming, WebSocket, Openapi, Chatbots, ReactJS, Large Language Models, Grafana, Prompt Engineering, Backend, Fastapi, Pytest, Kubernetes, Docker, Microservices - **Published:** May 23, 2026 - **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=94d6e8b4b639b201 ## About the Role * Python 3.12+ und FastAPI in Microservice-Architekturen beherrschst du sicher, ebenso asynchrone Programmierung (asyncio, Uvicorn) inkl. langlebiger WebSockets, Backpressure und Session-Affinity über mehrere Pods. * LLMs in Produktion sind Pflicht: Du hast mit APIs von Anthropic, OpenAI oder Google gearbeitet, ReAct-/Tool-Calling-Loops gebaut und setzt Token-Budgets, Cost-Caps und Adaptive-Retry um. * Agent-Architekturen jenseits einfacher Chatbots kennst du praktisch: Memory, Tool-Orchestrierung, Subagent-Isolation, Human-in-the-Loop, ob mit LangChain/LangGraph, eigenen Frameworks oder Claude Agent SDK. * Mit Vektordatenbanken und ihren Indexierungs-Trade-offs bist du vertraut, beherrschst Chunking jenseits naiver Splits (semantisch, Contextual Retrieval) und hybride Suche aus dense/sparse Retrieval plus Reranking. * Du hast agentisches RAG gebaut, bei dem der Agent das Retrieval orchestriert: Query-Zerlegung, Multi-Hop- und Multi-Source-Retrieval, Routing und Self-Correction (Corrective/Self-RAG). Citations und messbare Retrieval-Güte (Context Precision/Recall, Faithfulness) sind Pflicht. * PostgreSQL (inkl. Row-Level Security), Redis (idealerweise Sentinel + AOF) und RabbitMQ sind vertraut, ebenso event-getriebene Architektur mit Idempotenz und At-least-once-Semantik. * Prompt Engineering und die systematische Evaluierung von LLM-Outputs gehören zum Repertoire, du machst Output-Qualität messbar. * KI-Tools wie Claude Code / Codex setzt du selbstverständlich und sicher in deinem eigenen Workflow ein. * Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions beherrschst du routiniert. * Observability (OpenTelemetry, W3C Trace Context, Prometheus, Grafana, Loki/Tempo) und Testing (pytest mit Async-Patterns, Contract-Tests gegen OpenAPI) runden dein Profil ab. * Du arbeitest Spec- und ADR-getrieben: Trade-offs schriftlich begründen, vor dem Code denken, POCs vor Architektur-Entscheidungen - für dich Hebel, nicht Bremse. ## Description * Du baust und betreibst die Agent-Runtime unserer Plattform mit Python 3.12+ und FastAPI: Einen langlebigen, WebSocket-gebundenen Agenten nach dem ReAct-Pattern, der auf Kubernetes horizontal skaliert. * Du entwickelst die zentralen Bausteine der Agent-Plattform: Mode-System mit registrierten Tool-Sets, Subagent-Framework mit isoliertem Kontext und Cost-Coupling, Workflow-Registry als Langzeit-Workbook für System-, Tenant-, Team- und User-Workflows, sowie Human-in-the-Loop-Flows mit Quality-Gates für externe Aktionen und Rückfragen an Teammitglieder. * Der Aufbau unseres Memory-Systems gehört zu den Kernaufgaben - von Working Memory in Redis über User-Context-Profile, episodische und prozedurale Erinnerungen bis zum partitionierten Archive in PostgreSQL. Du implementierst die hybride Konsolidierungs-Pipeline mit ACT-R-basiertem Scoring und sorgst dafür, dass das System aus jeder User-Interaktion sinnvoll lernt. * Du baust das RAG-System, das unsere Webchatbots mit aktuellem, tenant-spezifischem Wissen versorgt, Ingestion- und Chunking-Pipeline, Vektordatenbank mit hybrider Suche und Reranking und bindest Retrieval als Tool ein, das der Agent selbst orchestriert. Über Citations und Groundedness-Metriken machst du Antwortqualität messbar besser. * Du integrierst und orchestrierst verschiedene LLMs (Anthropic, OpenAI, Google) über unser Gateway und setzt mehrstufige Agent-Workflows um. * Die Entwicklung von Echtzeit-fähigen Backends mit WebSocket-Streaming, Redis Streams für Live-Cost-Updates und Agent-State-Changes, sowie RabbitMQ für asynchrone Events gehört dazu. * Du realisierst sichere Code-Execution für agent-generierten Python-/JS-/Bash-Code über K8s Agent Sandbox + gVisor und designst die Capability-basierten Tool-Permissions, damit der Agent nur tun kann, was explizit erlaubt ist. * Du stellst Multi-Tenant-Isolation auf Datenbank-Ebene via PostgreSQL Row-Level Security sicher und überwachst LLM-Kosten, Latenz und Fehlerraten pro Tenant über strukturierte OpenTelemetry-Spans. ## Related Videos - [Reducing LLM Calls with Vector Search Patterns - Raphael De Lio (Redis)](https://www.wearedevelopers.com/videos/1714-reducing-llm-calls-with-vector-search-patterns-raphael-de-lio-redis) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Innovating Developer Tools with AI: Insights from GitHub Next](https://www.wearedevelopers.com/videos/1268-innovating-developer-tools-with-ai-insights-from-github-next) - [Building a Multi-Agent Orchestration Engine That Actually Follows the Rules](https://www.wearedevelopers.com/videos/100159-building-a-multi-agent-orchestration-engine-that-actually-follows-the-rules) - [Accelerating Authentication Architecture: Taking Passwordless to the Next Level](https://www.wearedevelopers.com/videos/733-accelerating-authentication-architecture-taking-passwordless-to-the-next-level) - [Agentic AI in Go](https://www.wearedevelopers.com/videos/100274-agentic-ai-in-go) ## Related Articles - [Dev Digest 120 - Apple and peers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/455-dev-digest-120-apple-and-peers) - [Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/680-graph-and-ai-trends-2026-why-is-ai-running-but-not-yet-delivering) - [From Prototype to Production: Build AI Agents with This Free 4-Course Learning Path](https://www.wearedevelopers.com/magazine/655-from-prototype-to-production-build-ai-agents-with-this-free-4-course-learning-path) - [Dev Digest 121 - AI goes offline](https://www.wearedevelopers.com/magazine/456-dev-digest-121-ai-goes-offline) - [Best Coding Boot Camps in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/237-best-coding-boot-camps-in-germany) - [How We Built a Worry-Free System That Runs for 10+ Years – And What We’d Do Again](https://www.wearedevelopers.com/magazine/751-how-we-built-a-worry-free-system-that-runs-for-10-years-and-what-we-d-do-again)