AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

Bei Machine Learning Reply helfen wir Organisationen, modernste KI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte umzuwandeln. Um unser Team zu verstärken, suchen wir einen AI Application Engineer, der gerne KI-gestützte Lösungen und intelligente Produktmerkmale mit modernen Technologien des maschinellen Lernens und der generativen KI entwickelt.

In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von KI-Engineering, Backend-Entwicklung, Produktentwicklung und Cloud-Bereitstellung, um produktionsbereite KI-Systeme zu erstellen, die echten Geschäftswert schaffen.

Als AI Application Engineer entwerfen und entwickeln Sie KI-gestützte Anwendungen und Produktmerkmale für Unternehmenskunden. Ihre Projekte können Folgendes umfassen:

• Entwurf und Entwicklung von KI-Anwendungen, wie Unternehmensassistenten, KI-Copiloten, semantischen Suchplattformen und intelligenten Automatisierungssystemen.
• Erstellung von LLM-gestützten Anwendungen unter Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und modernen KI-Frameworks.
• Entwicklung von End-to-End-KI-Produkten, Integration von LLM-APIs, Unternehmensdatenquellen und Backend-Diensten.
• Entwurf skalierbarer KI-Microservices und APIs zur Integration von KI-Funktionen in Unternehmensplattformen.
• Implementierung von Vektorsuche, Embeddings-Pipelines und Wissensabrufsystemen.
• Schnelles Prototyping von KI-Produktmerkmalen und Proof-of-Concepts und deren Weiterentwicklung zu Produktionssystemen.
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Unternehmenskunden zur Entwicklung wirkungsvoller KI-Lösungen.
• Bereitstellung von KI-Systemen auf Cloud-Plattformen und in Produktionsumgebungen unter Verwendung moderner DevOps-Praktiken.
• Sicherstellung zuverlässiger, skalierbarer und beobachtbarer KI-Dienste durch CI/CD-Pipelines, Monitoring und containerisierte Bereitstellungen.

Arbeiten Sie in einer offenen und kollaborativen Umgebung innerhalb des globalen Reply-Netzwerks und entwickeln Sie KI-Anwendungen der nächsten Generation und intelligente digitale Produkte. Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, einschließlich KI-Ingenieuren, Softwareentwicklern und Datenwissenschaftlern aus Branchen wie Banken, Versicherungen, Automobil und Einzelhandel. Ein sehr aktives Sozialprogramm, einschließlich bezahlter Schulungen, Konferenzen, Communities of Practice, Hackathons und Reply XChange. Monetäre Vorteile umfassen: Mobilitätspaket, Fitnessstudio-Zuschuss & WellPass, Versicherungs- & Rentenplan, Unternehmenssparplan, KiTa und Kinderbetreuungszuschuss. Flexible Arbeitsregelungen zwischen Homeoffice, EU-weiten Workation-Optionen, Büroarbeit in unserem Münchener Büro im Stadtzentrum mit Zugang zur Stammstrecke und Kundenbesuchen vor Ort mit einem maximalen Reisebedarf von 20%.

Abschluss in Informatik, Softwaretechnik, Datenwissenschaft oder einem vergleichbaren technischen Bereich. Überzeugende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch, um an Workshops in beiden Sprachen teilnehmen zu können. Starke Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks. Erfahrung in der Erstellung von Anwendungen mit KI-, maschinellen Lern- oder generativen KI-Technologien. Vertrautheit mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken. Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP. Direkte Interaktion mit Unternehmenskunden, um deren geschäftliche Herausforderungen zu verstehen und hochwirksame Möglichkeiten für KI-gesteuerte Lösungen zu identifizieren.

Erfahrung in der Durchführung technischer Workshops oder der Moderation von Lösungsgestaltungssitzungen. Erfahrung in der Entwicklung von APIs, Microservices und skalierbaren Backend-Systemen, einschließlich Vektordatenbanken. Erfahrung mit Containerisierung und DevOps-Praktiken (Docker, CI/CD-Pipelines, Kubernetes oder ähnliches). Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder HuggingFace. Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Diensten in Cloud-Umgebungen. Kenntnisse über KI-Beobachtbarkeit, Monitoring und Evaluierung von LLM-Systemen.

• Unternehmens-KI-Wissen-Assistenten.
• KI-Copiloten für interne Geschäftswerkzeuge.
• Semantische Suchplattformen für Unternehmensdaten.
• Dokumentenintelligenzsysteme, die von LLMs unterstützt werden.
• KI-Agenten und Automatisierungssysteme für Unternehmensabläufe.