Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere RAG-Pipelines und integriere KI-Komponenten in Systeme.
- Unternehmen: Advantest Europe GmbH, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit langfristigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Master oder Ph.D. in Informatik und 2 Jahre Erfahrung in Software Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Aufgabe
- Design, implementieren, testen und kontinuierlich optimieren von End-to-End RAG-Pipelines, einschließlich Datenparsing, -aufnahme, Prompt-Engineering und Chunking-Strategien.
- Kuratiere und entwickle hochwertige Datensätze unter Verwendung synthetischer Datengenerierung für robustes Training und Evaluierung.
- Rigorose Bewertung von LLM-Anwendungen anhand von Metriken wie Korrektheit, Latenz und Halluzination.
- Unterstütze bei der Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen, analysiere Benutzerfeedback und trage zu iterativen Verbesserungen bei.
- Schreibe sauberen, wartbaren und testbaren Code gemäß den besten Praktiken.
- Arbeite mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um KI-Komponenten in andere Systeme zu integrieren.
Qualifikation
- Master oder Ph.D. in Informatik, Maschinenlernen oder einem verwandten Bereich und mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Erfahrung im Betrieb von RAG-Systemen in Produktionsumgebungen, einschließlich Überwachung, Debugging und kontinuierlicher Verbesserung basierend auf dem Verhalten echter Benutzer.
- Solides Verständnis der Softwareentwicklungspraktiken, die auf KI-Systeme angewendet werden (Testing, CI/CD-Integration, Versionierung und Reproduzierbarkeit).
- Fähigkeit, Forschungsinnovationen mit langfristiger Wartbarkeit und kundenfertigen Qualitätsstandards in Einklang zu bringen.
- Klare Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
Gut zu haben:
- Erfahrung mit Observability-Stacks (z.B. Prometheus, Grafana, OpenTelemetry), die auf KI oder Backend-Dienste angewendet werden.
- Vertrautheit mit Unternehmensbereitstellungsbeschränkungen wie luftdicht abgeschotteten Systemen, Lizenzkonformität und Verteilung von KI-fähiger Software an Kunden.
- Einblick in Agentenframeworks, Tool-Calling-Muster oder mehrstufige Denkarchitekturen.
- Praktische Erfahrung mit Vektordatenbanken (z.B. Milvus) und modernen RAG-Architekturen, wie graphbasiertem Retrieval-Augmented Generation.
Diese Rolle betont die langfristige Verantwortung für Retrieval-Augmented Generation-Systeme als zentrale Produktfähigkeit, nicht nur das Experimentieren mit großen Sprachmodellen.
AI Engineer - RAG and Agentic AI (m/f/d) Arbeitgeber: Advantest
Advantest Europe GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Böblingen eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter durch kontinuierliche Schulungen und die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich KI zu arbeiten. Die offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Umfeld voll auszuschöpfen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Engineer - RAG and Agentic AI (m/f/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Präsentiere deine Projekte!
Zeige deine Fähigkeiten, indem du ansprechende Projekte oder Portfolios erstellst. Wir sollten unsere besten Arbeiten präsentieren, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken. Denk daran, auch die Herausforderungen und Lösungen zu teilen, die du während deiner Projekte hattest.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein. Lass uns sicherstellen, dass wir die Grundlagen von RAG-Systemen und LLMs beherrschen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären, während du Probleme löst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein echtes Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer - RAG and Agentic AI (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen, die relevant für die Stelle sind. Wir suchen nach konkreten Beispielen, die zeigen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis eingesetzt hast.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advantest vorbereitet
✨Verstehe die RAG-Architektur
Mach dich mit den Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu beantworten, wie du RAG-Pipelines designen und optimieren würdest. Zeige, dass du die Herausforderungen und Lösungen in diesem Bereich verstehst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Umgang mit LLM-Anwendungen. Bereite dich darauf vor, über deine Rolle in diesen Projekten zu sprechen und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige deine Coding-Fähigkeiten
Sei bereit, deinen Code zu präsentieren oder sogar live zu programmieren. Achte darauf, dass du Best Practices für sauberen und wartbaren Code befolgst. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch umsetzen kannst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Du wirst wahrscheinlich mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten, also zeige, dass du in der Lage bist, deine Ideen verständlich zu kommunizieren und Feedback konstruktiv zu nutzen.
