Senior AI Engineer - Agent & AI Systems (m/w/d)

lab25 GmbH; Münster; Hybrid; EUR 90,000 - 140,000; Full time

Benefits offered by this job

Teilweises Homeoffice

Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder L

Job summary

lab25 GmbH in Münster sucht eine Senior AI Engineer, der kognitive Systeme nicht nur baut, sondern sinnvoll durchdenkt. Du entwickelst modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik – von der Architektur bis zum produktiven Deployment.

Du bist nah an Projekten, Kunden und am Chapter und sorgst dafür, dass KI-Systeme auch nach Monaten verwendet werden. Deine Aufgaben umfassen Context Engineering, AI Pipelines, RAG-Integration, Safety, Composable

Qualifications

• Mehrjährige Erfahrung in Softwareentwicklung oder KI/ML, mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen.
• Praxis im Betrieb von Agentensystemen im produktiven Umfeld.
• Solide Python-Kenntnisse und Erfahrung mit LLM-Frameworks.
• Verständnis von Context Engineering und AI Pipelines.
• Fähigkeit, komplexe Technikkunden verständlich zu erklären; Deutsch und Englisch fließend.
• Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist Plus.

Responsibilities

• Konzipieren und bauen modularer Agentensysteme mit Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik.
• Gestalten von Kontextfenstern, Tool-Chains und mehrstufigen Inference-Pipelines.
• Aufbau von Retrieval-Systemen und Einbindung interner Wissensdatenbanken (RAG).
• Etablieren von Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen; Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails.
• Entwicklung wiederverwendbarer Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic).
• Direkte Zusammenarbeit mit Kunden und technischer Ansprechpartner.

Skills

Python

LLMs

Agentensysteme

RAG-Architekturen

LangChain

Weaviate

Qdrant

Neo4j

Deutsch & Englisch

Tools

FastAPI

Docker

Cloud

Job description

Deine Rolle & Aufgaben

Wir bauen unser Data & AI Chapter aus und suchen jemanden, der kognitive Systeme nicht nur baut, sondern wirklich durchdenkt. AlsSenior AI Engineerentwickelst du Agentenarchitekturen, die in echten Unternehmenskontexten funktionieren: modular, erklärbar, compliance-fest und direkt an Business-Zielen ausgerichtet.

Du arbeitest nicht im Elfenbeinturm. Du bist nah an Projekten, nah an Kunden, nah am Chapter und du weißt, wie man KI-Systeme so baut, dass sie nicht nach drei Monaten weggeworfen werden.

Was du konkret machst:

• Agentic Architecture:Du konzipierst und baust modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.

• Context Engineering & AI Pipelines:Du gestaltest systematisch Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines für reproduzierbare, qualitätssichere Ergebnisse - von der Datenaufbereitung bis zur strukturierten Ausgabe.

• RAG & Knowledge Integration:Du baust Retrieval-Systeme auf internen Wissensdatenbanken, wählst die richtige Architektur (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und machst Unternehmenswissen für Agenten nutzbar.

• Evaluation & Safety:Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und sorgst dafür, dass Systeme kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.

• Composable Agents:Du entwickelst wiederverwendbare Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic) und trägst damit zum Chapter-Knowledge aktiv bei.

• Kundenprojekte:Du arbeitest direkt in Projekten mit, übernimmst technische Verantwortung und bist Ansprechpartner*in für den technischen Part gegenüber dem Kunden.

• Forschungskooperationen:Du bringst dich in Kooperationsprojekte mit Universitäten und Forschungseinrichtungen ein - von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass neue Erkenntnisse den Weg in die Praxis finden. Wer Lust hat, kann darüber hinaus in geförderten Forschungsprojekten mitwirken, die wir gemeinsam mit Uni- und FH-Partnern aufsetzen und durchführen.

Dein Profil

• 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - davon nachweisbare, intensive Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.

• Du hast Agentensysteme nicht nur prototypisch gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht und weißt, wo es wirklich hakt.

• Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).

• Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin: strukturiert, versionierbar, evaluierbar und weißt, wie Kontextqualität die Systemleistung bestimmt.

• Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows - nicht Spielzeug, sondern Hebel.

• Du kannst technische Komplexität in Kundengesprächen verständlich machen und Entscheidungen begründen.

• Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.

• Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist ein Plus; Hunger auf Evaluation & Safety kein Nice-to-have, sondern Grundhaltung.

Was wir dir bieten

• Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
  

• Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege, damit gute Ideen schnell umgesetzt werden können.

• Die Möglichkeit, technische Entscheidungen aktiv mitzugestalten und Verantwortung für Lösungen zu übernehmen.

• Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.

• Raum für Weiterentwicklung, Lernen und Experimentieren mit neuen Technologien - insbesondere im Bereich AI und moderne Softwareentwicklung.

• Ein moderner Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.

• Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).