- *Standort:** Brühl (Baden) bei Mannheim / Heidelberg
- *Anstellung:** Vollzeit, unbefristet
- *Arbeitsmodell:** Hybrid / Remote möglich
- *Werde Teil von engenious**
Als innovatives Technologieunternehmen entwickeln wir skalierbare KI-Lösungen für Kunden unterschiedlicher Branchen. Mit unserer eigenen Plattform **engenious AI** und individuellen Kundenprojekten verbinden wir moderne Softwareentwicklung, Cloud-Technologien und Generative AI.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen erfahrenen **AI / Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt LLM, RAG und NLP (m/w/d)**, der KI-Lösungen nicht nur konzipiert, sondern auch technisch umsetzt, integriert und in den produktiven Betrieb bringt.
- *Deine Aufgaben**
- Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von **NLP-/NLU- und LLM-basierten Anwendungen**, z. B. für Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Wissenssysteme und semantische Suche
- Entwicklung und Optimierung von **Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines**, einschließlich Embeddings, Vektorsuche und Retrieval-Strategien
- Integration und Orchestrierung von **Large Language Models (LLMs)** sowie Entwicklung komplexerer LLM-Workflows und Agenten
- Einsatz von **LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks**
- Arbeit mit Cloud-basierten KI-Technologien und Integration entsprechender Services in bestehende Anwendungen
- Entwicklung robuster **Python-Anwendungen und APIs**, z. B. mit FastAPI, zur Integration von KI-Komponenten in bestehende Produkte und Systeme
- Evaluation und Optimierung von Modellen und KI-Pipelines hinsichtlich **Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten**
- Je nach Anwendungsfall Einsatz von **Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning**
- Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
- Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung, Cloud/DevOps und Produkt sowie selbstständige Überführung fachlicher Anforderungen in technische Lösungen
- *Das bringst du mit**
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, KI, Data Science, Mathematik oder eine **vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Berufserfahrung**
- Sehr gute Kenntnisse in **Python** und praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-/ML-Anwendungen
- Fundierte praktische Erfahrung mit **NLP/NLU, Large Language Models und modernen Generative-AI-Anwendungen**
- Erfahrung mit **RAG-Architekturen**, Embeddings, semantischer Suche und Vektorindizes bzw. Vektordatenbanken
- Erfahrung mit **LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks**
- Erfahrung mit **Cloud-basierten KI-Lösungen**, idealerweise im Microsoft-Azure-Umfeld
- Gutes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien und Fokus auf **robuste, wartbare und produktionsfähige Implementierungen**
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen zu analysieren und daraus eigenständig technische Lösungsansätze abzuleiten
- Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise
- *Nice to have**
- Erfahrung mit **Azure AI Foundry und Azure AI Search**
- Erfahrung mit **LLM-Agenten und agentischen Workflows**
- Erfahrung mit **Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning**
- Erfahrung mit **FastAPI, Azure Functions und/oder Azure ML**
- Kenntnisse in **Docker, Git und CI/CD**
- Erfahrung mit **MLflow oder vergleichbaren Tools für Evaluation, Experiment- und Performance-Tracking**
- Grundkenntnisse in **React, HTML und CSS**
- Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden bzw. im **Requirements Engineering**
- *Was wir bieten**
- Spannende und verantwortungsvolle Projekte mit modernen **KI- und Cloud-Technologien**
- Die Möglichkeit, unsere eigenen KI-Produkte sowie individuelle Kundenlösungen aktiv mitzugestalten
- Flexible Arbeitsbedingungen mit **Hybrid- und Remote-Optionen**
- Kurze Entscheidungswege und direkte Zusammenarbeit in einem kleinen, technisch orientierten Team
- Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Moderne technische Infrastruktur
- Marktgerechte Vergütung
- *Bereit für die Bewerbung?**
Bewirb dich bitte hier über unser Portal > karriere.engenious.de
Bitte teile uns außerdem mit:
- deinen frühestmöglichen Starttermin
- deine Gehaltsvorstellung (Jahresbrutto)
- deine Einstellung zum hybriden bzw. Remote-Arbeiten
