Softwareentwickler (m/w/d) Agentic AI Schwerpunkt RAG, Prompting und Knowledge Graphs

Beckhoff Automation GmbH; Verl; Vor Ort; EUR 50.000 - 70.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Technologieunternehmen für Automatisierungstechnik sucht einen Mitarbeiter zur Entwicklung von Automatisierungssystemen. Die Rolle erfordert ein Studium in Informatik oder einem vergleichbaren Bereich, Erfahrung in Python-Entwicklung sowie Kenntnisse in LLM-Optimierung. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Nach der Einarbeitung ist mobiles Arbeiten möglich.

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandtem Feld.
• Erfahrung in Python-Entwicklung und AI-Frameworks.
• Kenntnisse in LLM-Optimierung und MCP-Architektur.

Aufgaben

• Anwendung von Prompt Engineering in Agentensystemen.
• Optimierung von RAG-Architekturen.
• Entwicklung und Fine-Tuning von LLMs.

Kenntnisse

Python-Entwicklung

AI-Frameworks

LLM-Optimierung

RAG-Engineering

MCP-Architektur

Container-Technologien

Continuous Integration

Evaluierungstools für Agentenleistung

Teamarbeit

Ausbildung

Studium in Informatik, Elektrotechnik oder Physik

Jobbeschreibung

Beckhoff Automation ist ein führendes Technologieunternehmen für Automatisierungstechnik und ein Pionier im Bereich der PC-basierten Steuerungstechnik. Seit unserer Gründung im Jahr 1980 sind wir ein eigenständiges und inhabergeführtes Familienunternehmen. Im Geschäftsjahr 2024 erzielten wir weltweit mit 5.300 Mitarbeitenden und Vertretungen in über 75 Ländern einen Umsatz von 1,17 Milliarden Euro.

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, an der Entwicklung von Automatisierungssystemen mitzuwirken, die höchsten technischen Standards entsprechen und weltweit zuverlässige Funktionalität für unsere Kunden gewährleisten. Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie mit uns die Zukunft der Automatisierung!

Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung inklusive Lebenslauf und Zeugnisse.

Tätigkeitsbereich

• Anwendung von Prompt Engineering zur Definition des Agentenverhaltens in MCP-basierten Agentensystemen
• Optimierung von RAG-Architekturen (z. B. LangChain / interne Bibliotheken)
• Entwicklung und Fine-Tuning kleiner, domänenspezifischer LLMs
• Architektur- und Moduldesign für MCP-Kommunikationsstrukturen
• Erweiterung von Agentensystemen via A2A-Protokolle
• Aufbau und Integration von Knowledge Graphs inkl. Anbindung an RAG-Pipelines
• Performance-Analyse, Evaluierung & Benchmarking von KI-Agenten

Anforderungen

• erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Fachrichtung Informatik, Computer Science, Elektrotechnik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Erfahrung in Python-Entwicklung und AI-Frameworks
• Erfahrung in LLM-Optimierung, RAG-Engineering und MCP-Architektur
• Kenntnisse in Container-Technologien, Sandbox-Setups und Continuous Integration
• sicherer Umgang mit Evaluierungstools für Agentenleistung
• selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise, zugleich „out of the box“ Denkvermögen zur Lösungsfindung
• Freude an engagierter und teamorientierter Zusammenarbeit
• gute Deutschkenntnisse (mindestens B2-Niveau) und gute Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau) in Wort und Schrift
• nach einer erfolgreichen Einarbeitungsphase und Probezeit können Sie an einzelnen Tagen mobil arbeiten