GenAI Engineer (m/w/d)

attempto

Münster

Hybrid

EUR 70.000 - 120.000

Vollzeit

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Benefits dieser Stelle

JobRad
JobTicket
Weiterbildungen
Betriebliche Altersvorsorge
Homeoffice je nach Projektlage
Mentoring-Programm
Firmenevents

Zusammenfassung

attempto sucht eine/n Expert*in für GenAI, um intelligente Systeme der nächsten Generation zu konzipieren und zu realisieren. Fokus liegt auf modernen RAG-Architekturen, agentischen Workflows und Generative AI.

Du modellierst und integrierst LLMs, optimierst hybride Lösungen mit klassischen ML-Methoden und arbeitest eng mit Business Analysten und Software Engineers zusammen. Internationale Standards, Wissensaustausch und ein innovatives Umfeld erwarten dich.

Qualifikationen

  • Frameworks: LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.
  • GenAI Stack: Prompt Engineering, Embeddings, Aufbau und Management von Vector Databases (Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma).
  • Sprachgenie: Exzellente Python-Kenntnisse.
  • Cloud & Deployment: Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
  • Architektur: APIs, Microservices, Datenpipelines.
  • KI-Fundament: Mathematik hinter Deep Learning, Erfahrung mit PyTorch/TensorFlow.

Aufgaben

  • Production-Ready AI: GenAI-Applikationen von Idee bis skalierbares Deployment (LLMOps).
  • Daten & Orchestrierung: Aufbau von Datengrundlagen für Agenten und Vector Databases, Orchestrierung von Workflows.
  • Qualitätssicherung: Stabilität, Guardrails und Performance-Optimierung.
  • Beratung & Zusammenarbeit: Komplexe Architekturen verständlich für Stakeholder machen.
  • Interdisziplinarität: Zusammenarbeit mit Business-Analysten und Software-Ingenieuren.
  • Wissensaustausch: Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features.

Kenntnisse

Python
LLM Orchestration
Prompt Engineering
Vector Databases
Deutsch & Englisch

Tools

LangChain
LangGraph
PydanticAI
Google ADK
OpenAI Agent SDK
LlamaIndex
Haystack
Azure OpenAI
Docker/Kubernetes
Pinecone
Weaviate
Milvus

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
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