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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Softwarelösungen mit LLMs und RAG für die Industrie.
- Arbeitgeber: Reifenhäuser NEXT, ein dynamisches Corporate Startup im Maschinenbau.
- Mitarbeitervorteile: Transparentes Gehaltsmodell, flexible Arbeitszeiten und 30 Urlaubstage.
- Andere Informationen: Kleines Team mit schnellen Entscheidungswegen und persönlichem Entwicklungsplan.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fertigung mit modernster KI-Technologie.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Erfahrung in Python oder Kotlin und Kenntnisse in LLMs und RAG.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 51063 - 51063 € pro Jahr.
Du suchst eine dynamische und herausfordernde Aufgabe in einem international tätigen Unternehmen? Dann werde Teil unseres Teams bei Reifenhäuser NEXT – einem Corporate Startup der Reifenhäuser Gruppe, einem seit über 113 Jahren erfolgreichen Hidden Champion im Maschinenbau.
Innerhalb von Reifenhäuser NEXT entwickeln wir das „ChatGPT für Extrusion“: Mit unseren Lösungen bringen wir Industrial AI direkt in die Fertigung – damit Maschinen intelligenter, effizienter und nachhaltiger betrieben werden können. So verbinden wir die Stabilität und Erfahrung eines traditionsreichen Weltmarktführers mit der Geschwindigkeit und Innovationskraft eines Tech‑Startups.
Was dich in der Rolle erwartet:
- Integration von LLM-Funktionalitäten in unsere bestehenden Python- und Kotlin-Anwendungen
- Aufbau und Pflege einer RAG-Pipeline: Datenaufbereitung, Embedding-Erzeugung, Indexierung und Anbindung an LLMs
- Entwicklung smarter, kontextbasierter Features wie Assistenzsysteme, Chatbots oder Automatisierungen (inkl. Backend-Weiterentwicklung)
- Auswahl und Einsatz passender Tools aus dem LLM-/RAG-Ă–kosystem
- Zusammenarbeit mit unseren interdisziplinären Produktteams zur Entwicklung innovativer Use Cases
Das wĂĽnschen wir uns von dir:
- Erfahrung in der Entwicklung mit Python oder alternativ mit Kotlin fĂĽr LLM-Use Cases
- Praktische Erfahrung mit LLMs und RAG-Konzepten (Retrieval, Prompting, Indexierung)
- Know-how in Prompt Engineering, Tool-Nutzung oder Agent-Systemen
- Vertrautheit mit gängigen LLM-Frameworks
- Grundlegendes Verständnis von Vektor-Datenbanken (z.B. ChromaDB und semantischem Retrieval)
- Gängige DevOps-Skills (Git, CI/CD, Docker/Nix, ggf. Cloud‑Infrastruktur)
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Bereitschaft, regelmäßig aus unserem Kölner Office zu arbeiten
Darauf kannst du dich freuen:
- Transparentes Gehaltsmodell mit Fixgehalt und leistungsabhängigem Bonus sowie langfristiger Perspektive
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten (Remote & Office kombinierbar) inkl. 30 Urlaubstage
- Modernes Büro im Herzen von Köln
- Kleines, interdisziplinäres Team mit schnellen Entscheidungswegen, Verantwortung ab Tag 1 und regelmäßigen Team‑Events & Offsites
- Persönlicher Entwicklungsplan
- Urban Sports Club Mitgliedschaft und ergonomischer Arbeitsplatz
Über uns: Reifenhäuser NEXT steht für Industrial AI, datenbasierte Maschinensteuerung und mehrsprachigen Wissenstransfer im Maschinenbau. Unsere Produkte sind direkt auf die Fertigung und den Maschinenbetrieb ausgerichtet – nicht auf Theorie. Wir entwickeln digital so, dass Bediener, Instandhaltung und Business Units täglich einen messbaren Vorteil haben.
Developer mit Erfahrung in LLMs & RAG (m/w/d) Arbeitgeber: GoHiring GmbH
Kontaktperson:
GoHiring GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Developer mit Erfahrung in LLMs & RAG (m/w/d)
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an LLMs und RAG – so bleibst du im Gespräch und erhöhst deine Chancen auf eine Einladung zum Vorstellungsgespräch.
✨Sei bereit für technische Herausforderungen!
Bereite dich darauf vor, in Interviews technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Challenges zu meistern. Übe mit Tools wie LeetCode oder HackerRank, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten in Python oder Kotlin unter Beweis stellen kannst.
✨Zeig deine Leidenschaft für AI!
Sprich über deine Erfahrungen mit LLMs und RAG in deinen Gesprächen. Teile konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt ĂĽber unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet. Und vergiss nicht, dein Profil aufzufrischen, bevor du loslegst!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Developer mit Erfahrung in LLMs & RAG (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein und lass deinen eigenen Stil durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und verständlich ist.
Zeig deine Erfahrung!: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen mit LLMs und RAG. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu sehen, wie du in unser Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei GoHiring GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in LLMs und RAG vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch aktuelle Trends und Tools, die in der Branche verwendet werden.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Erfahrung mit Python oder Kotlin und LLM-Use Cases zeigen. Das hilft dir, deine Fähigkeiten greifbar zu machen und gibt dem Interviewer einen Einblick in deine praktische Anwendung.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, solltest du betonen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in Teams gearbeitet hast. Teile Geschichten, die deine Kommunikationsfähigkeiten und deinen Beitrag zu gemeinsamen Projekten verdeutlichen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen ĂĽber das Unternehmen und die spezifischen Projekte vor, an denen du arbeiten wĂĽrdest. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.