Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems
Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems

Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems

Heidelberg Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Systeme zur Digitalisierung von Laborprozessen und automatisiere interne Workflows.
  • Arbeitgeber: Limbach Gruppe SE, führend in medizinischer Diagnostik mit modernster Technologie.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, unbefristeter Vertrag, betriebliche Altersvorsorge und regelmäßige Teamevents.
  • Andere Informationen: Attraktiver Arbeitsplatz mit direktem Zugang zu einem GPU-Cluster für Prototyping.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit fortschrittlicher KI und arbeite in einem dynamischen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, insbesondere mit LLMs und Multi-Agenten-Systemen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

In unserer Laborgruppe werden täglich tausende Laborparameter gemessen, Befunde freigegeben und Anforderungsscheine verarbeitet. Diese Prozesse werden von hochqualifizierten MTAs und Fachärzten manuell durchgeführt. Unsere neu gegründete, direkt an die Unternehmensleitung angebundene KI-Einheit entwickelt produktive ML-Systeme, die diese Kernprozesse digitalisieren: von der computergestützten Vorbefundung medizinischer Proben über automatisierte Auftragserfassung bis zur standortübergreifenden Skalierung dieser Lösungen auf über 30 Labore. Der Einsatz erfolgt in einer ISO-15189-zertifizierten Umgebung unter den Anforderungen der DSGVO, IVDR und des EU AI Act. Unser Anspruch ist es, Lösungen vom ersten Piloten bis zum stabilen Betrieb über die gesamte Laborgruppe zu verantworten.

In deiner Rolle verantwortest du die Architektur und treibst folgende Themen gemeinsam mit unserem Team voran:

  • Multi-Agenten-Systeme & Tech-Scouting: Architektonische Transformation und Skalierung unseres internen Agenten-Ökosystems. Du orchestrierst spezialisierte KI-Agenten zur maßgeblichen Beschleunigung sowie Automatisierung interner Workflows und treibst durch proaktives Tech-Scouting im Open-Source-Markt (z. B. Evaluierung von LangGraph-Updates) die kontinuierliche Verbesserung unserer Entwicklungszyklen in agilen Sprints voran.
  • Hybride LLM-Infrastruktur: Evaluation, Verknüpfung und produktiver Einsatz von lokalen vLLM-Inferenzclustern und kommerziellen API-Modellen. Du designst effiziente Architekturen für Review- und Planungs-Tasks, Dokumenteninterpretation und interne Wissensabfragen.
  • Systemintegration: Entwicklung von MCP-Servern als standardisiertes Interface für unsere Agenten-Ökosysteme. Dies umfasst die deterministische Bereitstellung von Tools, Prompts und Kontextdaten für die sichere Inferenz durch unsere LLMs.
  • Klinische KI & Konzernweite ML-Lösungen: Entwicklung produktiver ML-Modelle als zentraler Baustein unserer Wertschöpfung. Neben unserem aktuellen Fokus auf den medizinischen Kernbereichen evaluierst und implementierst du perspektivisch auch passgenaue ML-Architekturen für operative und kaufmännische Prozesse im gesamten Unternehmensverbund.
  • ML-Pipelines, Monitoring & Retraining: Aufbau und Betrieb robuster Data- und ML-Pipelines. Du stellst sicher, dass unsere produktiv eingesetzten Modelle an den verschiedenen Laborstandorten performant laufen, kontinuierlich auf Data Drift gemonitort und qualitätsgesichert einem Retraining unterzogen werden. Dies schließt auch die asynchrone Evaluierung unserer Modelle mit ein.
  • Skalierung im Verbund: Übertragung erprobter, wertschöpfender ML-Architekturen und KI-Systeme von einzelnen Standorten in den gesamten Laborverbund, unter Berücksichtigung technischer, regulatorischer und organisatorischer Anforderungen.
  • Modell-Agnostik & Systemarchitektur: Du bewertest und wählst die optimalen Architekturen für unsere diversen Use-Cases aus. Auf Basis fundierter Trade-off-Analysen (Kosten, Latenz, Qualität) designst du deterministische Routing-Logiken – sei es die Orchestrierung kommerzieller API-LLMs, der Einsatz lokaler Open-Weight-Modelle oder die Nutzung klassischer ML-Methoden für strukturierte Labordaten.
  • Erfahrung im "Agentic Engineering": Du hast nicht nur mit LLMs gechattet, sondern komplexe Workflows, State-Machines oder Multi-Agenten-Systeme programmatisch umgesetzt (idealerweise mit LangChain/LangGraph oder in purem Python) und weißt, wie man "Agentic Loops" in der Produktion stabil und berechenbar hält.
  • Advanced Tech-Stack & Lokales LLM-Hosting: Hervorragende Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit dem ML-Ökosystem (HuggingFace, PyTorch o.ä.). Du beherrschst zudem strukturiertes Prompt-Engineering sowie die Bereitstellung von Modellen außerhalb von Cloud-APIs (vLLM, TGI) und wendest Konzepte wie KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism auf Multi-GPU-Setups sicher an.
  • End-to-End MLOps & Automatisierte Evaluierung: Du hast ML-Modelle ausgerollt und anschließend betrieben, inklusive Fehleranalyse, Retraining und Weiterentwicklung nach dem Go-Live. Du nutzt Tracking- und Registrierungs-Frameworks (z. B. MLflow, Weights & Biases) sowie Model-Compiler (z. B. NVIDIA TensorRT) für den Betrieb und implementierst asynchrone Test-Pipelines sowie automatisiertes Benchmarking (z. B. LLM-as-a-Judge) zur Fehleranalyse und Qualitätssicherung.
  • Praxis-Fokus: Nachweisbare Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP/Dokumentenverarbeitung oder LLM-Integration.
  • Kommunikationsstärke: Du besitzt die Fähigkeit, komplexe technische Systemdesign-Entscheidungen gegenüber Fachärztinnen und Fachärzten und dem Management verständlich, nutzenorientiert und auf Augenhöhe zu vertreten.
  • Sprachkenntnisse: Fließendes Deutsch (mind. C1) für die interne Kommunikation und sicheres technisches Englisch.

Du findest bei uns einen attraktiven und modern ausgestatteten Arbeitsplatz vor - inklusive direktem Zugriff auf ein dediziertes Bare-Metal GPU-Cluster im lokalen Rechenzentrum für ungehindertes, IVDR-konformes Prototyping. Direkte, interdisziplinäre Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit der medizinischen Leitung (Product Owner) beim Ausbau und der Skalierung unserer ML-Architektur. Regelmäßige fachliche und organisatorische Entwicklungsmöglichkeiten stehen dir durch unsere Limbach Akademie zur Verfügung. Wir bieten dir flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten. Ein unbefristetes Arbeitsverhältnis ist für uns selbstverständlich. Durch unsere gute Verkehrsanbindung kannst du uns auch mit unserem günstigen Deutschland-Ticket oder Dienstrad-Leasing gut erreichen. Wir bieten dir eine betriebliche Altersvorsorge inklusive Arbeitgeberzuschuss. Dir stehen in unserem Haus eine eigene Kantine und freie Getränke zur Verfügung. Regelmäßige Firmenveranstaltungen und Teamevents schaffen eine angenehme Teamatmosphäre.

Mehr als Labor. Die Limbach Gruppe besteht derzeit aus über 30 Einzellaboratorien. Die ärztlich geführten Einzellaboratorien haben sich durch kompetente medizinische Beratung, hochspezialisierte Diagnostik, eine umfassende Angebotspalette und ein breites Dienstleistungsspektrum als führende Unternehmensgruppe etabliert. Die Laboratorien sind ein verlässlicher Partner für niedergelassene Ärzte, Krankenhäuser und andere medizinische Einrichtungen.

Vorteile: Jubiläumszahlung/-urlaub, Behindertengerechter Arbeitsplatz, Zuschuss zur Betrieblichen Altersvorsorge, Mitarbeiterevents, Gesundheitsförderung, Mitarbeiterparkplätze, Betriebsrestaurant/Verpflegungsangebot.

Sie haben noch Fragen? CV genügt. Hilfreich, aber keine Pflicht, ist ein kurzes Statement zu einem System, das du tatsächlich deployt und betrieben hast: Was war das Problem, was hast du gebaut, was hat nach dem Go-Live nicht funktioniert wie geplant. Ansprechpartner für erste Fragen ist Herr Alexander Lenard.

Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems Arbeitgeber: Limbach Gruppe SE

Die Limbach Gruppe SE bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes Umfeld für innovative Köpfe, die an der Schnittstelle von Medizin und Technologie arbeiten möchten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten und einer umfassenden Unterstützung durch die Limbach Akademie fördern wir die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einem modernen Arbeitsplatz mit direktem Zugang zu einem leistungsstarken GPU-Cluster sowie regelmäßigen Teamevents, die eine positive und kollegiale Arbeitsatmosphäre schaffen.
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Kontaktperson:

Limbach Gruppe SE HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du an der Limbach Gruppe interessiert bist, und wir helfen dir, die richtigen Kontakte zu knüpfen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Coding-Skills und sei bereit, über deine Erfahrungen mit ML-Systemen und Agentic Engineering zu sprechen. Wir empfehlen dir, Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat zu haben, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle bei uns siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, Verantwortung zu übernehmen. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!

Tipp Nummer 4

Mach dich mit unseren Projekten vertraut! Informiere dich über die aktuellen Entwicklungen in der Limbach Gruppe und überlege, wie du mit deinen Fähigkeiten einen Mehrwert schaffen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich an der Position interessiert bist.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Limbach Gruppe SE Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems

Machine Learning
Multi-Agenten-Systeme
Tech-Scouting
Hybride LLM-Infrastruktur
Systemintegration
MCP-Server-Entwicklung
Data Pipelines
Monitoring und Retraining
Modell-Agnostik
Agentic Engineering
Python-Kenntnisse
Prompt-Engineering
End-to-End MLOps
Computer Vision
NLP/Dokumentenverarbeitung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deinen Lebenslauf einzigartig!: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte hervor, die du in der Vergangenheit umgesetzt hast, und zeige, wie du komplexe Probleme gelöst hast. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!

Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation und Leidenschaft für die Rolle als Lead AI Engineer zu zeigen. Erkläre, warum du bei uns arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Sei kreativ und lass deine Persönlichkeit durchscheinen!

Beziehe dich auf unsere Technologien: Wenn du über deine technischen Fähigkeiten sprichst, beziehe dich direkt auf die Technologien, die wir verwenden, wie Python, ML-Modelle oder Multi-Agenten-Systeme. Zeige uns, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrung hast und bereit bist, diese in unserem Team einzubringen.

Bewirb dich direkt über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort alle Informationen zur Stelle und zum Unternehmen finden, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Limbach Gruppe SE vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Limbach Gruppe SE und ihrer KI-Einheit vertraut. Informiere dich über ihre aktuellen Projekte, insbesondere im Bereich Multi-Agenten-Systeme und ML-Architekturen. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele des Unternehmens verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Systeme, die du entwickelt oder implementiert hast, insbesondere im Bereich Agentic Engineering oder ML-Pipelines. Sei bereit, diese Erfahrungen detailliert zu erläutern und wie sie auf die Anforderungen der Position passen.

Technisches Wissen auffrischen

Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools im ML-Ökosystem vertraut bist, wie HuggingFace oder PyTorch. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und deine Kenntnisse in Python sowie in strukturiertem Prompt-Engineering zu demonstrieren.

Kommunikationsfähigkeiten betonen

Da du komplexe technische Konzepte verständlich erklären musst, übe, wie du deine Ideen klar und präzise kommunizieren kannst. Überlege dir, wie du technische Entscheidungen gegenüber Fachärzten und dem Management präsentieren würdest, um deren Nutzen zu verdeutlichen.

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Limbach Gruppe SE
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