Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere innovative Generative AI Anwendungen mit Python.
- Arbeitgeber: Transporeon ist ein führendes SaaS-Unternehmen im Logistikbereich mit über 1.400 Mitarbeitern.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite in einem dynamischen, internationalen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und mindestens 6 Monate Erfahrung mit GenAI-Anwendungen erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und Inklusion in unserem Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Transporeon ist ein SaaS-Unternehmen, das 2000 in Ulm, Deutschland, gegründet wurde. Das Unternehmen bietet Logistiklösungen in mehreren Bereichen an, darunter:
- Ein- und Verkauf von Logistikdienstleistungen
- Organisation von Dock-, Hof-, Lkw- und Fahrereinsatzplänen
- Rechnungsprüfung für Logistikdienstleistungen
Es hat im Laufe der Jahre erheblich gewachsen und erreichte einen Umsatz von 150 Millionen Euro, bevor es 2022 von Trimble für 2 Milliarden USD übernommen wurde. Transporeon verfügt über eines der größten Netzwerke von Versendern und Frachtführern in Europa mit etwa 1.400 Mitarbeitern.
Wir suchen Generative AI Lead/Principal Python Engineers, um LLM-basierte agentische Anwendungen zu entwickeln. Als Lead/Principal Software Engineer, der sich auf Generative AI spezialisiert hat, werden Sie innovative LLM-basierte agentische Anwendungen entwerfen, entwickeln und warten. Diese Rolle erfordert praktische Expertise in Frameworks wie LangChain oder LangGraph (oder vergleichbaren Frameworks) sowie Techniken wie Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning.
Hauptverantwortlichkeiten:
- LLM-Anwendungsentwicklung: Architektur, Implementierung und Optimierung von Generative AI-Anwendungen unter Verwendung von Large Language Models (LLMs).
- Arbeiten mit RAG-Frameworks: Verwendung von Techniken wie Chunking, hybrider Suche, Abfrageübersetzung, Ähnlichkeitssuche, Vektor-Datenbanken, Evaluierungsmetriken und ANN-Algorithmen.
- Überwachung der Leistung: Verwendung von Observability-Diensten wie Datadog und Databricks für LLM-Observability und Analytik.
- Systemdesign & Architektur: Übersetzung von hochrangigen Produktanforderungen in skalierbare, modulare Softwaredesigns, die modernen Designprinzipien, Microservices-Architektur und cloud-native Best Practices entsprechen.
- Testing & Integration: Entwicklung umfassender Test-Suiten (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests), um die Codequalität sicherzustellen und sicherzustellen, dass automatisierte Tests einen hohen Prozentsatz des Codes abdecken.
- Zusammenarbeit & Mentoring: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern, einschließlich Business Analysts, Produktmanagern und globalen Entwicklungsteams. Mentoring von Junior Engineers.
- Agile Lieferung: Arbeiten in einem agilen Umfeld, Planung und Durchführung von Sprints, Einhaltung strenger Fristen und effizientes Handling von Produktionsproblemen.
- Website & Versionskontrolle: Einsatz von CI/CD-Pipelines (GitHub Actions oder ähnliches) und Pflege der Codeversionierung in GitHub für nahtlose, häufige Releases.
Benötigte Fähigkeiten:
- Starke Kenntnisse in der Programmiersprache Python
- Mindestens 6 Monate Erfahrung mit GenAI-Anwendungen in einer Produktionsumgebung
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, da wir mit einem globalen Team arbeiten
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS)
- Kenntnisse in der Microservices-Architektur und Containerisierungstechnologien (Docker, Kubernetes)
- Erfahrung mit RESTful APIs und API-Designprinzipien
- Verständnis von Datenbankmanagementsystemen (NoSQL, PostgreSQL)
- Kenntnisse in Git zur Versionskontrolle
- Kontinuierliche Integration/Kontinuierliche Bereitstellung (Tools wie GitHub Actions)
- Problemlösungs- und analytisches Denken
- Agile Methoden (Scrum oder Kanban)
- Risikobewertung und -minderung
- Führung und Mentoring
Jobstandort: Remote-Rolle in Ländern, in denen wir rechtliche Einheiten haben. Wir bieten keinen Freelancing-Vertrag an, sondern nur einen Arbeitsvertrag.
Unser Engagement für Inklusivität: Wir glauben daran, unsere Unterschiede zu feiern. Vielfalt, Gleichheit und Inklusion haben unseren aktuellen Erfolg geleitet und treiben unser Bestreben voran, uns zu verbessern.
Lead/Principle Python Engineer for Generative AI Backend Development Arbeitgeber: Trimble

Kontaktperson:
Trimble HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead/Principle Python Engineer for Generative AI Backend Development
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der KI- und Python-Entwicklung zu vernetzen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Generative AI konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tip Nummer 2
Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Generativen KI auf dem Laufenden. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder YouTube-Kanäle, um dein Wissen über LLMs, Prompt Engineering und RAG-Techniken zu vertiefen. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist unerlässlich! Arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, die sich mit Generativer KI befassen. Dies gibt dir nicht nur praktische Fähigkeiten, sondern auch konkrete Beispiele, die du im Gespräch anführen kannst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Python, LLMs und Cloud-Technologien übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten zu schärfen und dich auf technische Herausforderungen vorzubereiten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead/Principle Python Engineer for Generative AI Backend Development
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Python, Erfahrung mit Generative AI und Cloud-Plattformen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit LLMs, RAG-Techniken und agilen Methoden. Verwende konkrete Beispiele, um zu zeigen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision von Trimble passen. Zeige deine Begeisterung für die Entwicklung innovativer Lösungen im Bereich Generative AI.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Trimble vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Frameworks vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LangChain oder LangGraph. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Generative AI. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Arbeit mit cross-funktionalen Teams zu sprechen. Betone, wie du andere unterstützt und mentorst, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens zu stellen. Dies zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir zu verstehen, ob du gut ins Team passt.