AI Software Engineer – Agentic Systems & RAG (w/m/d)

ESPRiT Engineering GmbH; Germany (OH); On-site; USD 76,139 - 99,566; Full time

Job summary

ESPRiT Engineering GmbH sucht einen engagierten Entwickler im Bereich KI-gestützte Agenten-Systeme. Sie gestalten Lösungen zur Automatisierung komplexer Engineering-Prozesse und tragen somit zur Zukunft des AI-assisted Engineerings bei.

Vorteile sind unter anderem ein strukturiertes Onboarding, ein familiäres Arbeitsumfeld mit vielen gemeinsamen Events sowie flexible Arbeitsbedingungen.

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Computerlinguistik o.ä.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
• Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen.

Responsibilities

• Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen.
• Implementierung intelligenter Workflow-Schleifen.
• Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen.

Skills

Programmierkenntnisse in Python

Entwicklung von LLM-Applikationen

Kenntnisse im Bereich RAG

Erfahrung mit agilen Arbeitsweisen

Kommunikationsfähigkeit

Analytisches Denken

Education

Studium der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik o.ä.

Tools

LangChain

ChromaDB

Neo4j

Job description

Im ESPRiT Engineering Team entwickelst du KI-gestützte Agenten-Systeme, die komplexe Engineering-Prozesse brachenübergreifend automatisieren. Deine Lösungen gestalten das AI-assisted Engineering als Arbeitsweise der Zukunft. Durch den Einsatz fortschrittlicher LLM-Architekturen und RAG-Technologien transformieren sie Analyse, Dokumentation und Systems Engineering.

Nach einem strukturierten Onboarding und der Integration in ein familiäres Arbeitsumfeld mit vielen gemeinsamen Events erwarten dich einige weitere Benefits .

Aufgaben

• Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
• Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
• Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten
• Datenintegration: Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen
• Erfolgreich abgeschlossenes Studium z. B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung
• Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows)
• Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt LangChain / LangGraph oder vergleichbare) wünschenswert
• Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert
• Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert
• Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert
• Erste Erahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z. B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams
• Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren
• Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Cluj (RO), Ingolstadt (DE), München (DE), Sofia (BG), Stuttgart (DE)

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