AI / Machine Learning Engineer – LLM, RAG & NLP (m/w/d)

engenious GmbH

Brühl

Vor Ort

EUR 90.000 - 120.000

Vollzeit

14 Tage+
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Benefits dieser Stelle

Hybrid- und Remote-Optionen

Zusammenfassung

engenious GmbH entwickelt skalierbare KI-Lösungen und sucht einen erfahrenen AI/ML Engineer mit Schwerpunkt LLM, RAG und NLP. Du konzeptionierst und setzt KI-Lösungen technisch um, integrierst sie in Produkte und bringst sie in den produktiven Betrieb.

Du arbeitest an NLP-/NLU-Anwendungen, RAG-Pipelines und LLM-Workflows, nutzt LangChain/LLM-Frameworks und integrierst Cloud-KI-Dienste, ideal Azure. Hybrides/remote Arbeitsmodell wird angeboten.

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, KI, Data Science, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung in KI/ML-Anwendungen.
  • Fundierte Erfahrung mit NLP/NLU, LLMs und Generative-AI-Anwendungen.
  • Erfahrung mit RAG-Architekturen, Embeddings, semantischer Suche und Vektorindizes.
  • Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks.
  • Erfahrung mit Cloud-basierten KI-Lösungen, idealerweise Azure.
  • Fokus auf robuste, wartbare, produktionsfähige Implementierungen.
  • Selbstständige Analyse fachlicher Anforderungen und technische Umsetzung.

Aufgaben

  • Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von NLP-/NLU- und LLM-basierten Anwendungen, z. B. Chats/Verarbeitung/Wissenssysteme.
  • Entwicklung und Optimierung von RAG-Pipelines einschließlich Embeddings und Vektorsuche.
  • Integration und Orchestrierung von LLMs sowie Entwicklung komplexer LLM-Workflows und Agenten.
  • Einsatz von LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks.
  • Arbeit mit Cloud-basierten KI-Technologien und Integration in bestehende Systeme.
  • Entwicklung robuster Python-Anwendungen und APIs (z. B. FastAPI) für KI-Komponenten.
  • Evaluation und Optimierung von Modellen in Bezug auf Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten.
  • Deployment, Monitoring und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen.

Kenntnisse

Python
NLP/NLU
LLMs
RAG
LangChain
Azure Cloud
APIs

Ausbildung

Informatik/KI/Data Science/Mathematik oder vergleichbare Qualifikation

Tools

Docker
FastAPI
Azure Functions
Azure ML
Hugging Face Transformers

Jobbeschreibung

Standort: Brühl (Baden) bei Mannheim / Heidelberg
Anstellung: Vollzeit, unbefristet
Arbeitsmodell: Hybrid / Remote möglich

Werde Teil von engenious

Als innovatives Technologieunternehmen entwickeln wir skalierbare KI-Lösungen für Kunden unterschiedlicher Branchen. Mit unserer eigenen Plattform engenious AI und individuellen Kundenprojekten verbinden wir moderne Softwareentwicklung, Cloud-Technologien und Generative AI.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen erfahrenen AI / Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt LLM, RAG und NLP (m/w/d), der KI-Lösungen nicht nur konzipiert, sondern auch technisch umsetzt, integriert und in den produktiven Betrieb bringt.

Deine Aufgaben
  • Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von NLP-/NLU- und LLM-basierten Anwendungen, z. B. für Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Wissenssysteme und semantische Suche
  • Entwicklung und Optimierung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines, einschließlich Embeddings, Vektorsuche und Retrieval-Strategien
  • Integration und Orchestrierung von Large Language Models (LLMs) sowie Entwicklung komplexerer LLM-Workflows und Agenten
  • Einsatz von LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks
  • Arbeit mit Cloud-basierten KI-Technologien und Integration entsprechender Services in bestehende Anwendungen
  • Entwicklung robuster Python-Anwendungen und APIs, z. B. mit FastAPI, zur Integration von KI-Komponenten in bestehende Produkte und Systeme
  • Evaluation und Optimierung von Modellen und KI-Pipelines hinsichtlich Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten
  • Je nach Anwendungsfall Einsatz von Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
  • Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
  • Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung, Cloud/DevOps und Produkt sowie selbstständige Überführung fachlicher Anforderungen in technische Lösungen
Das bringst du mit
  • Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, KI, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Berufserfahrung
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-/ML-Anwendungen
  • Fundierte praktische Erfahrung mit NLP/NLU, Large Language Models und modernen Generative-AI-Anwendungen
  • Erfahrung mit RAG-Architekturen, Embeddings, semantischer Suche und Vektorindizes bzw. Vektordatenbanken
  • Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks
  • Erfahrung mit Cloud-basierten KI-Lösungen, idealerweise im Microsoft-Azure-Umfeld
  • Gutes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien und Fokus auf robuste, wartbare und produktionsfähige Implementierungen
  • Fähigkeit, fachliche Anforderungen zu analysieren und daraus eigenständig technische Lösungsansätze abzuleiten
  • Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise
Nice to have
  • Erfahrung mit Azure AI Foundry und Azure AI Search
  • Erfahrung mit LLM-Agenten und agentischen Workflows
  • Erfahrung mit Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
  • Erfahrung mit FastAPI, Azure Functions und/oder Azure ML
  • Kenntnisse in Docker, Git und CI/CD
  • Erfahrung mit MLflow oder vergleichbaren Tools für Evaluation, Experiment- und Performance-Tracking
  • Grundkenntnisse in React, HTML und CSS
  • Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden bzw. im Requirements Engineering
Was wir bieten
  • Spannende und verantwortungsvolle Projekte mit modernen KI- und Cloud-Technologien
  • Die Möglichkeit, unsere eigenen KI-Produkte sowie individuelle Kundenlösungen aktiv mitzugestalten
  • Flexible Arbeitsbedingungen mit Hybrid- und Remote-Optionen
  • Kurze Entscheidungswege und direkte Zusammenarbeit in einem kleinen, technisch orientierten Team
  • Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
  • Moderne technische Infrastruktur
  • Marktgerechte Vergütung
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