KI-Entwickler LLM / RAG / Agenten - Python oder TypeScript (m/w/d)

Rockstardevelopers GmbH

Deutschland

Remote

EUR 90,000 - 130,000

Full time

3 days ago
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Benefits offered by this job

Echte Produktivprojekte
Remote-first in der DACH-Region
Internes Upskilling
MacBook
Flache Hierarchien

Job summary

Rockstardevelopers GmbH sucht eine erfahrene KI-/Software-Engineer, die LLM-Anwendungen in Fachprozesse integriert. Schwerpunkt auf RAG, Tool-Calling, Multi-Agenten und Governance. Sie arbeiten remote-first für Kunden im DACH-Raum.

Zu Ihren Aufgaben gehören Integration, Evaluierung der Modellqualität, Kostenkontrolle sowie Betrieb von Containern, CI/CD und Monitoring. Deutschkenntnisse C1 erforderlich.

Qualifications

  • Mindestens drei Jahre Softwareentwicklung in Python oder TypeScript nach Ausbildung oder Studium.
  • Mindestens eine LLM-Anwendung, die bei einem Kunden oder Arbeitgeber produktiv lief (RAG, Tool-Calling, Agenten).
  • Docker, CI/CD und Git aus dem Projektalltag.
  • Deutsch mindestens C1 in Wort und Schrift.

Responsibilities

  • Sprachmodelle in Fachanwendungen integrieren: RAG mit Retrieval und Reranking, Tool-Calling, MCP-Server, Multi-Agent-Abläufe.
  • Evaluierung aufbauen: Antwortqualität messen, Halluzinationen eingrenzen, Kosten und Token-Verbrauch im Griff behalten.
  • Modelle auswählen und wechselbar halten (Governance und Datenschutz beachten).
  • Betrieb: Container, CI/CD, Monitoring, Alerting.
  • Enge Abstimmung mit Fachbereich, Architektur und Betrieb des Kunden.

Skills

Python
TypeScript
LLM-Anwendungen
Docker
CI/CD
Git
Deutsch C1

Tools

Kubernetes
OpenShift
Helm
Kubeflow
MLflow
Model Serving
Azure Foundry
AWS Bedrock
Vertex AI
Reranker
Vektordatenbanken
Embeddings

Job description

Du baust KI-Anwendungen, die beim Kunden im Regelbetrieb laufen: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten mit Werkzeuganbindung. Kein Prototyp für die Schublade.

Wer wir sind

Rockstardevelopers, gegründet 2015 in Mannheim, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt. Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden produktiv gehen.

Worum es geht

Unsere Kunden sind die Deutsche Bahn und IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz, EU AI Act und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Fachanwendungen ein. Projektsprache ist Deutsch. Der Alltag läuft remote-first, Kundentermine meist in Frankfurt am Main. Unsere Kunden stellen diese Projekte fast nur mit Festangestellten besetzt. Deshalb suchen wir dich in Festanstellung.

Aufgaben
  • Sprachmodelle in Fachanwendungen integrieren: RAG mit Retrieval und Reranking, Tool-Calling, MCP-Server, Multi-Agent-Abläufe
  • Evaluierung aufbauen: Antwortqualität messen, Halluzinationen eingrenzen, Kosten und Token-Verbrauch im Griff behalten
  • Modelle auswählen und wechselbar halten (Azure AI Foundry, AWS Bedrock, offene Modelle), Governance und Datenschutz mitdenken
  • Betrieb: Container, CI/CD, Monitoring, Alerting
  • Enge Abstimmung mit Fachbereich, Architektur und Betrieb des Kunden
Das musst du mitbringen
  • Mindestens drei Jahre Softwareentwicklung in Python oder TypeScript, nach Ausbildung oder Studium
  • Mindestens eine LLM-Anwendung, die bei einem Kunden oder Arbeitgeber produktiv lief (RAG, Tool-Calling, Agenten), mit deinem Anteil daran
  • Docker, CI/CD und Git aus dem Projektalltag
  • Deutsch mindestens C1 in Wort und Schrift
Das bringst du idealerweise mit
  • Kubernetes oder OpenShift, Helm
  • MLOps-Werkzeuge (MLflow, Kubeflow, Model Serving) und klassisches ML im Produktivbetrieb
  • Vektordatenbanken, Embedding-Modelle, Reranker
  • Azure AI Foundry, AWS Bedrock oder Vertex AI
  • EU AI Act, ISO 27001, Barrierefreiheit
  • Erfahrung bei Bahn, Behörden oder Sozialversicherung
  • Prometheus und Grafana, ArgoCD, SAFe
Benefits
  • Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
  • Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
  • Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
  • MacBook
  • Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
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