Senior AI Engineer

Wir suchen einen praktischen Senior AI Engineer, der einem hochwirksamen Team beitritt, das sich darauf konzentriert, die Grenzen der KI über Prompt-Engineering hinaus und in die autonome Orchestrierung zu verschieben: das Entwerfen von Agenten, die ihre eigenen Prompts generieren, das Erstellen von Tools, die KI mit realen Aktionen befähigen, und das Entwickeln von Bewertungsmodellen zur Validierung von Ausgaben. Ihre Arbeit wird über die Theorie hinausgehen — sie wird ausgeliefert und skaliert.

Dieses Team entwickelt die nächste Generation von KI-nativen Produkten — intelligente Systeme, die denken, handeln und sich anpassen. Durch die Kombination von großen Sprachmodellen (LLMs), autonomen Agenten und retrieval-augmented generation (RAG) gehen wir über statische Prompts und traditionelle Chatbots hinaus, um dynamische KI-Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, reale Probleme zu lösen. Wir behandeln LLMs nicht als Werkzeuge zur Mikromanagement — wir betrachten sie als Mitarbeiter. Diese Produkte sind so konzipiert, dass sie sich selbst weiterentwickeln und orchestrieren, indem sie KI nutzen, um Arbeitsabläufe zu verwalten, Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern. Wenn Sie begeistert sind, über brüchige Bots hinauszugehen und in den Bereich der KI einzutauchen, die KI aufbaut — dies ist die Gelegenheit für Sie.

Was Sie tun werden:

• Architektur und Bereitstellung von agentenbasierten Systemen unter Verwendung von Frameworks wie LangChain, CrewAI, AutoGen oder benutzerdefinierten Lösungen
• Aufbau und Optimierung von RAG-Pipelines — einschließlich intelligenter Chunking-, Einbettungsstrategien und Vektorsuche
• Entwurf adaptiver Prompt-Systeme und LLM-gesteuerter Entscheidungsflüsse
• Entwicklung von APIs und Diensten, die es Modellen ermöglichen, mit Tools, Daten und externen Systemen zu interagieren
• Überwachung und Automatisierung von Modell-Feedback-Schleifen mithilfe von KI-gesteuerten Simulationen und Testagenten
• Cross-funktionale Zusammenarbeit mit Ingenieur- und Produktteams, um KI-native Funktionen zu liefern, die in die Produktion gehen

Was Sie benötigen:

• 3+ Jahre Erfahrung in angewandter KI/ML-Engineering mit produktionsreifen Systemen
• Kenntnisse in Python und Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder Haystack
• Starkes Verständnis von RAG-Architekturen, LLM-Interna, Verkettung und Prompt-Engineering
• Erfahrung mit Vektordatenbanken (z.B. Pinecone, Weaviate, FAISS) und Einbettungsmodellen
• Eine proaktive, problemlösende Denkweise — Sie ergreifen die Initiative und finden Wege um Hindernisse herum
• Ein schneller, iterativer Entwicklungsansatz, der sich auf die Lieferung von Qualität mit Wirkung konzentriert

Bonuspunkte für:

• Erfahrung mit Open-Source-Modellen (z.B. LLaMA2, Mixtral, Mistral) oder benutzerdefinierten Inferenzstacks
• Entwicklung von Bewertungsmodellen, Feedback-Schleifen oder Architekturen mit Mensch-in-der-Schleife
• Vertrautheit mit Prompt-Injektionsabwehr, Ausgabevalidierung oder Sicherheitsmechanismen für Agenten
• Erfahrung mit der Auslieferung von KI in Web- oder Mobilprodukten
• Erstellung von Testumgebungen mit Agenten-Personas oder synthetischen Benutzern