GenAI Engineer (m/w/d)

attempto GmbH & Co. KG; Karlsruhe; Hybrid; EUR 70.000 - 95.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Betriebliche Altersvorsorge

JobRad-Leasing

Mentoring-Programm

Firmenereignisse

Zusammenfassung

Die attempto GmbH & Co. KG in Karlsruhe sucht einen Experten im Bereich GenAI, um intelligente Systeme der nächsten Generation zu entwickeln. Der Fokus liegt auf der Konzeption und Umsetzung moderner RAG-Architekturen sowie der Integration von LLMs in produktive Geschäftsprozesse.

Sie bringen Kenntnisse in Cloud-KI-Services und eine starke Basis in Python mit. Die Position umfasst auch die Verantwortung für End-to-End-Lösungen und die enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams.

Qualifikationen

• Erfahrung in LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain oder OpenAI Agent SDK.
• Exzellente Kenntnisse in Python sind unerlässlich.
• Erfahrung in Cloud-KI-Services wie Azure OpenAI oder AWS Bedrock.

Aufgaben

• Konzeption und Umsetzung von GenAI-Lösungen.
• Aufbau von Datenstrukturen für Agenten und Workflows.
• Beratung und Zusammenarbeit mit Stakeholdern.

Kenntnisse

Python-Kenntnisse

Prompt Engineering

LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools

Cloud-KI-Services

APIs und Microservices

Tools

Docker

Kubernetes

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

Ihre Aufgaben

Deine Mission: Intelligente Systeme der nächsten Generation

KI-Lösungen konzipieren und realisieren

• Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use‑Cases.
• Modellierung & Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine‑Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Geschäftsprozesse.
• Fundament: Während dein Fokus auf Generative AI liegt, nutzt du dein Wissen in klassischen Machine‑Learning-Verfahren und Deep Learning, um hybride Lösungen zu schaffen, wo LLMs alleine nicht ausreichen.

Verantwortung für End-to-End-Lösungen

• Production‑Ready AI: Du bringst GenAI‑Applikationen von der ersten Prompt‑Idee über den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).
• Daten & Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage für Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung von Stabilität, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance‑Optimierung.

Beratung & Zusammenarbeit

• Technologie‑Übersetzer: Du erklärst Stakeholdern den Unterschied zwischen "Hype" und echtem Business‑Value und übersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen.
• Interdisziplinarität: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst*innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software‑Ökosysteme einzubetten.

Weiterentwicklung & Wissensaustausch

• State‑of‑the‑Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten‑Frameworks.
• Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features für die attempto Akademie.

Ihr Profil

Fachliches Profil (Fokus GenAI)

• Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einem oder mehreren LLM/Agenten‑Orchestrierungs‑Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.
• GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z.B. Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).
• Sprachgenie: Exzellente Python‑Kenntnisse sind deine Basis.

Technisches Verständnis & Basis

• Cloud & Deployment: Erfahrung mit Cloud‑KI‑Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
• Architektur: Solides Verständnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.
• KI‑Fundament: Du verstehst die Mathematik hinter Deep Learning und hast bereits mit Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow gearbeitet – dies hilft dir, GenAI‑Modelle tiefergehend zu verstehen.

Arbeitsweise

• Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich wöchentlich neu erfindet.
• Analytik: Du arbeitest strukturiert und behältst auch bei komplexen Systemarchitekturen den Überblick.
• Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souverän und adressatengerecht vermitteln und verfügst über sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse.

Nice to have

• Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
• Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z.B. Banking, Insurance).
• Kenntnisse in Frontend‑Technologien (z.B. Streamlit, React, Copilotkit/AG‑UI) für den schnellen Bau von KI‑Demos und überzeugenden GenAI‑Webapps.

Warum wir?

• JobRad – Leasingangebot mit Arbeitgeberzuschuss
• JobTicket – lohnsteuerfreier Arbeitgeberzuschuss
• Vertraglich geregelte Weiterbildungen – gezielte persönliche und fachliche Weiterentwicklung
• Betriebliche Altersvorsorge – Zuzahlung auf den Versicherungsbeitrag
• Cooles Office mit viel Raum für Kreativität – mobiles Arbeiten im Homeoffice je nach Projektsituation möglich
• Mitgestaltung von attempto – Geschäftsführung bezieht Mitarbeiter proaktiv mit ein
• Mentoring‑Programm – Mentoren für neue Mitarbeiter
• Zahlreiche Firmenevents – Sommerfest, Wiesn, Jahresabschlussfeier uvm.
• Knowhow‑Transfer – Zahlreiche innerbetriebliche Angebote
• Fit‑im‑Job‑Angebote – Gesundheitstage, Firmenläufe uvm.
• Regionaler Einsatz – Meist regionaler und langfristiger Projekteinsatz
• Erfolgreiche Teamarbeit – durch Offenheit und Zusammenhalt aller im Team
• Innovative Projekte – beim Kunden und in der attempto Innovations‑Manufaktur