Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Konzeption und Implementierung von NLP-Workflows mit spaCy, Hugging Face und LangGraph für die öffentliche Verwaltung. Mehrjährige Erfahrung in AI-Entwicklung und Agentensystemen erforderlich. Mitgestaltung von Strukturen und Standards im eigenen Team.
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Warum dieser Job zu dir passt
Mögliche Lücken
Tipps für deine Bewerbung
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung in AI-Entwicklung (NLP, generative KI)
- Hohe Sicherheit in Konzeption und Umsetzung komplexer AI-Systeme
- Erfahrung in Produktentwicklung, Prototyping und Skalierung
- Erfahrung in Entwicklung von Agentensystemen und agentenbasierten Workflows (LangChain, LangGraph, PydanticAI oder vergleichbar)
- Kenntnisse in semantischer Suche, Clustering, RAG und klassischem ML
- Erfahrung im Prompt Engineering und Evaluation von LLMs
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Integration von AI-Features in Backend-Systeme (inkl. Testing)
- Erfahrung mit relationalen, NoSQL- und Vektor-Datenbanken (Postgres, ElasticSearch) und ORM (SQLAlchemy)
- Erste Erfahrung in fachlicher Führung oder Mentoring mit Bestreben zur disziplinarischen Führungsverantwortung
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1)
- Hohe Eigenverantwortung, strategisches Denken und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
- Erste Erfahrung in disziplinarischer Führung oder Teamaufbau
- Erfahrung mit Graphdatenbanken (Neo4j oder vergleichbar)
- Erfahrung im Trainieren und Finetunen von Modellen (PyTorch oder ähnlich)
- Kenntnisse in MLOps, Deployment von Modellen und skalierbaren AI-Systemen
- Cloud Deployments auf AWS oder Azure
- Interesse an Data Engineering oder Plattform-Architektur
Aufgaben
- Intelligente und robuste Features auf Basis von NLP und generativer KI entwickeln
- Datengetriebene Anwendungen weiterentwickeln
- Anspruchsvolle AI-gestützte Anwendungen konzipieren und verantworten
- NLP-Workflows mit Libraries wie spaCy, Hugging Face Transformers, PydanticAI, LangGraph, LangChain oder scikit-learn konzipieren und implementieren
- Komplexe KI-Systeme entwickeln, insbesondere agentenbasierte Architekturen und autonome Workflows
- Mit modernen Techniken wie semantischer Suche, Clustering, Retrieval Augmented Generation und Knowledge Graphen arbeiten
- Chatbots und Agentensysteme entwickeln, evaluieren und optimieren
- AI-Features in Python-Backends integrieren
- Stabilität und Qualität durch automatisierte Tests sicherstellen
- An Architekturentscheidungen mitwirken
- Technische Standards im Team vorantreiben
- Die fachliche Weiterentwicklung des AI-Teams gestalten
- Disziplinarische Verantwortung übernehmen
- Direct Reports führen und entwickeln
- Gemeinsam mit dem Team Lösungen im AI-Bereich entwickeln
- Klare Prioritäten bei der Entwicklung setzen
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Eigenes Team
- Mitgestaltung von Teamkultur
- Transparente Kultur
- Flache Hierarchien
- Humor
- Mitgestaltung von Strukturen
- Interdisziplinäres Team
- Mitgestaltung von Standards
- Gesellschaftlicher Impact
- Verantwortung übernehmen
- Eigene Ideen einbringen
- Ideen umsetzen
- Freisetzung öffentlicher Mittel
- Handlungsfähige Verwaltungen
- Fully Remote
- EU-Workation
- Budget für Tools
- Budget für Weiterbildungen
- Budget für Reisen
- Mentoring
- Ownership
- Wellpass
- Zugang zu Sportangeboten
- Zugang zu Wellnessangeboten
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens GovRadar erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Zur Originalanzeige bei GovRadarÜber das Unternehmen
Das Unternehmen ist ein Tech-Startup, das die Digitalisierung Deutschlands vorantreibt, indem es modernste Technologien mit bewährten Behördenprozessen verknüpft.
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