Senior AI Engineer – Generative KI, RAG & Automation Leader

Deutsche Telekom; Reus; Híbrido; EUR 90 000 - 120 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Flexible Vergütungsplan

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Kostenloser Zugang zu Spezialisten

Resumo da oferta

T-Systems sucht Senior AI Engineers, die an der Entwicklung und Industrialisierung von KI-basierten Geschäftslösungen mitwirken. Sie arbeiten an Backend-Services, Datenpipelines, API-Integrationen sowie an RAG- und Agenten-Ansätzen und gestalten Prompts, Tools und Automatisierungen.

Sie arbeiten in interdisziplinären Teams, nutzen LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken und Cloud-Services, und tragen zur Qualitätsmessung, Tests und Validierung der Ergebnisse bei.

Qualificações

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Beteiligung an technologischen Projekten.
• Praktische Erfahrung mit generativen KI-Lösungen, LLMs, RAG, Agenten oder intelligenter Automatisierung.
• Kenntnisse in LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompting, semantischem Retrieval und Response-Evaluierung.

Responsabilidades

• Design, Entwicklung und Integration generativer KI-Komponenten in Geschäftslösungen.
• Implementierung von Services, APIs, Konnektoren und Backend-Komponenten zur Bereitstellung von KI-Funktionen.
• Aufbau von Pipelines zur Aufnahme, Normalisierung, Verarbeitung und Vorbereitung strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Implementierung von RAG-Lösungen basierend auf Dokumentation, Wissensbasen, historischen Daten, Dokumenten-Repositories und Unternehmensquellen.

Conhecimentos

Java

.NET

Python

JavaScript/TypeScript

Backend-Entwicklung

APIs

Systemintegration

LLMs

RAG

KI-Implementierung

Formação académica

MECES 2 oder gleichwertige Erfahrung

Ferramentas

LangChain

LlamaIndex

Semantic Kernel

AutoGen

CrewAI

Descrição da oferta de emprego

T-Systems sucht Senior AI Engineers, die an der Entwicklung und Industrialisierung von KI-basierten Geschäftslösungen mitwirken. Sie arbeiten an Backend-Services, Datenpipelines, API-Integrationen sowie an RAG- und Agenten-Ansätzen und gestalten Prompts, Tools und Automatisierungen.

Sie arbeiten in interdisziplinären Teams, nutzen LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken und Cloud-Services, und tragen zur Qualitätsmessung, Tests und Validierung der Ergebnisse bei.