Junior AI developer

In dieser Rolle als Junior AI Developer werden Sie robuste, auf Python basierende Backend-Services entwickeln und pflegen, die LLMs, Vektordatenbanken und RAG-Pipelines in bestehende Anwendungslandschaften integrieren. Sie werden mit Senior Engineers zusammenarbeiten, um produktionsbereite AI-Lösungen bereitzustellen, während Sie sicherstellen, dass der Code sauber, sicher und gut dokumentiert bleibt.

Verantwortlichkeiten

• Entwicklung robuster Backend-Services (hauptsächlich in Python) zur Integration von LLMs, Vektordatenbanken und anderen AI-Komponenten in bestehende Anwendungslandschaften.
• Verantwortung für das Schreiben von sauberem, sicherem und wartbarem Code gemäß zentralen Code-Qualitätsrichtlinien und Architekturprinzipien.
• Zusammenarbeit mit Senior Engineers beim Aufbau unserer internen Entwicklerplattform und Nutzung gegebener Module für die Infrastruktur-Selbstbedienung mit Terraform.
• Gestaltung, Test und Optimierung von Prompts für verschiedene Sprachmodelle (LLMs), um qualitativ hochwertige, zuverlässige Ausgaben für spezifische Geschäftsanwendungen zu erzielen.
• Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines, einschließlich Dokumentenchunking, Einbettungsgenerierung und Vektorsuchstrategien.
• Unterstützung bei der Bewertung und Verfolgung der Leistung von AI-Modellen, um die Einhaltung unserer AI-Bewertungs- und Testframeworks sicherzustellen.
• Erstellung und Schulung von Machine Learning-Modellen und neuronalen Netzwerken für Aufgaben wie Computer Vision, Spracherkennung und Datenanalyse.
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, API-Endpunkte und Systemarchitekturen.
• Aktive Teilnahme an Code-Reviews, um eine frische Perspektive einzubringen und aus Feedback zu lernen.
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Stakeholdern und Projektmanagern zur Identifizierung von Geschäftsbedürfnissen und zur Förderung von AI-Lösungen.
• Bereinigung und Vorbereitung großer Datensätze zur Schulung und Feinabstimmung von Modellen.
• Aktualität über neueste AI-Technologien, Tools und Branchentrends, um Projekte innovativ zu halten.

Anforderungen

• 1+ Jahre Erfahrung in AI Engineering, Data Science oder Machine Learning, idealerweise mit Expertise im Bereich Data Engineering.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Vertrautheit mit Software-Designmustern, objektorientierter Programmierung und funktionalen Programmierkonzepten.
• Verständnis von Versionskontrolle (Git), CI/CD-Konzepten und RESTful API-Entwicklung (z.B. mit FastAPI oder Flask).
• Grundlegendes Verständnis eines typischen GenAI-Stacks (LLMs, Vektordatenbanken, Frameworks wie LangChain).
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud.
• Erfahrung in der Bereitstellung von AI-Lösungen mit Docker und Kubernetes.
• Kenntnisse in Datenbanksystemen (SQL und NoSQL).
• Vertrautheit mit Konzepten des Data Engineering (Data Lakes, ETL/ELT-Pipelines).
• Solides Wissen und praktische Erfahrung mit No-Code- und Automatisierungstools wie Make, n8n und Airtable.
• Grundkenntnisse in ML-Frameworks und cloudbasierten AI-Plattformen wie Azure ML und Databricks.
• Erfahrung mit AI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Tools zum Aufbau von AI-Systemen.
• Erste Erfahrungen beim Aufbau einer grundlegenden RAG-Anwendung oder der Bereitstellung eines Open-Source-Modells lokal.
• Kenntnisse in MLOps-Praktiken und CI/CD-Pipelines.
• Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit Kunden, Teammitgliedern und funktionsübergreifenden Teams.
• Natürlich neugierig auf die neuesten AI-Papiere, Open-Source-Tools und architektonische Paradigmen.
• Verständnis, dass "AI-Prototypen" einfach sind, aber "produktionsbereite AI" schwierig ist.
• Wertschätzung für das Schreiben von Tests (Pytest), das Handhaben von Randfällen, das elegante Management von Fehlern und das Berücksichtigen von Sicherheitsimplikationen (z.B. Prompt Injection).
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Starker und aufmerksamer Zuhörer.

Was wir bieten

• Raum zum Wachsen: Übernahme von Verantwortung in internationalen Projekten, während Sie kontinuierlich Ihre Fähigkeiten erweitern.
• Mentoring und Einarbeitung: Strukturierte Einführung unterstützt durch einen engagierten Mentor.
• Modernster Arbeitsplatz: Arbeiten Sie mit neuester Technologie und modernster Ausstattung, um innovative Lösungen voranzutreiben.
• Langfristige Stabilität: Eine unbefristete Anstellung in einem familienorientierten und menschenzentrierten Unternehmen.
• Diverse und inklusive Umgebung: Treten Sie einer wirklich internationalen Umgebung bei und arbeiten Sie täglich mit Kollegen aus über 15 verschiedenen Nationalitäten zusammen.
• Work-Life-Balance: Ein Arbeitszeitmodell, das Wohlbefinden und Produktivität fördert.
• Teamkultur und Verbindung: Soziale Veranstaltungen und strukturierte Teambuilding-Tage in Berlin und Hamburg.
• Sprachkurse: Lernen, verbessern oder üben Sie Ihre Konversationsfähigkeiten auf der Sprachplattform Lingoda.
• Nie aufhören zu lernen: Sie erhalten ein Budget für branchenführende Plattformen wie Udemy und MasterClass, um Ihre technischen Fähigkeiten und Führungskompetenzen zu schärfen.
• …und viele andere Jobvorteile (Kindergeldzuschuss, betriebliche Altersvorsorge, Jobrad usw.).

Über uns

Die Vision fortschrittlicher Datenarchitekturen und deren Umsetzung ist unsere Leidenschaft. reeeliance ist eine Beratung, die sich auf Datenmanagement, Fast Data, Advanced Analytics und DataOps sowie AI Readiness spezialisiert hat. Wir unterstützen unsere Kunden zudem bei der Modernisierung ihrer SAP-Landschaft und dem Umzug ihres Geschäfts in die Cloud. Unser IT-Beratungsunternehmen wird von einem Team von rund 50+ IT-Beratern und Ingenieuren betrieben, die lieben, was wir tun, und gemeinsam daran arbeiten, einen Unterschied zu machen. Mit Standorten in Hamburg, Berlin und Porto kombinieren wir strategische Weitsicht mit fundiertem Daten- und Softwareengineering, um skalierbare Informationsökosysteme für unsere internationalen Kunden zu definieren, aufzubauen und zu betreiben und ihnen zu helfen, sich in echte datengestützte Unternehmen zu transformieren.