Forward-Deployed Engineer - Agentic Systems & RAG (w/m/d)

ESPRiT Engineering; Bayern; Vor Ort; EUR 70.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ESPRiT Engineering sucht einen erfahrenen KI-Architektur-Entwickler zur Gestaltung von KI-gestützten Agenten-Systemen. Du konzipierst LLM-basierte Multi-Agenten-Lösungen zur Automatisierung komplexer Engineering-Prozesse und setzt tolle Workflows mit LangGraph um.

Du bringst starke Python-Kenntnisse, Backend-Experience und Praxis mit API-Integration, Prompt Engineering sowie Tools wie LangChain/LangGraph mit. Standortvielfalt inkl.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in einem relevanten Fachgebiet (Informatik/Software Engineering)
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrung in Backend-Entwicklung und LLM-Applikationen
• Nachweis in API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling
• Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (LangChain/LangGraph)
• Kenntnisse in RAG und Vektor-/Graph-Datenbanken
• Ausgeprägte analytische Denkfähigkeit und Systemmodellierung
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Aufgaben

• Architekturentwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Prozesse
• Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (Propose-Refine-Revise)
• Aufbau von RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Langzeitgedächtnis für KI-Agenten
• Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken aus Unternehmensquellen
• Zusammenarbeit in cross-funktionalen Teams und agile Arbeitsweisen

Kenntnisse

Python

Backend-Entwicklung

LLM-Architektur

Agentic Workflows

Knowledge Graphs

Vektor-Datenbanken

LangChain/LangGraph

RAG

Datenintegration

Analytisches Denken

Ausbildung

Informatik

Computerlinguistik

Software Engineering

Mathematik

Tools

Neo4j

ChromaDB

Pinecone

Weaviate

Milvus

Mem0

Zep

LangChain

LangGraph

Jobbeschreibung

Im ESPRiT Engineering Team entwickelst du KI-gestützte Agenten-Systeme, die komplexe Engineering-Prozesse brachenübergreifend automatisieren. Deine Lösungen gestalten das AI-assisted Engineering als Arbeitsweise der Zukunft. Durch den Einsatz fortschrittlicher LLM-Architekturen und RAG-Technologien transformieren sie Analyse, Dokumentation und Systems Engineering.

Aufgaben

• Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
• Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
• Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten
• Datenintegration: Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen
• Erfolgreich abgeschlossenes Studium z. B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung
• Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows)
• Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt LangChain / LangGraph oder vergleichbare) wünschenswert
• Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert
• Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert
• Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert
• Erste Erahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z. B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams
• Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren
• Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Standorte: München (DE), Stuttgart (DE), Ingolstadt (DE), Cluj (RO), Sofia (BG)