Your personal AI career agent
AI Engineer(m/w/x)
Entwicklung und Betrieb produktiver GenAI-Lösungen mit LLMs, Agenten und RAG-Patterns. Mehrjährige Erfahrung mit GenAI-Lösungen und LangChain erforderlich. Hybrides Arbeiten mit moderner Infrastruktur.
Requirements
- Mehrjährige Erfahrung mit GenAI-Lösungen und LLM-/Agenten-Frameworks (v.a. LangChain)
- Sehr gute Python-Kenntnisse
- Erfahrung in Backend-Entwicklung (APIs, Async, Caching)
- Erfahrung mit Vektordatenbanken/Embeddings
- Cloud- & Infrastrukturkenntnisse: Azure (OpenAI, AKS, Functions, Key Vault)
- Containerisierung (Docker/Kubernetes)
- Automatisierungskenntnisse
- Praxis mit Modellwahl, Prompting vs. Fine-Tuning, Guardrails/Safety
- Analytische, strukturierte Arbeitsweise
- Ownership über den gesamten GenAI-Lifecycle
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit
- Stakeholder-Management
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch
- Überzeugende Vermittlung technischer Konzepte
Tasks
- Produktive GenAI-Lösungen (LLM-Apps, Agenten, RAG) designen, entwickeln und betreiben
- LLM-Systeme inkl. Memory, Tool-Calling, Agent-Topologien und RAG-Patterns architekturieren und orchestrieren
- Mit LangChain umsetzen und externe APIs/Services integrieren
- Evaluation und Observability durchführen (Metriken, Offline/Online-Tests, AB-Tests, Monitoring z. B. Langfuse)
- LLMOps umsetzen (Versionierung, Experiment-Tracking, CI/CD, Guardrails, Secrets, Kosten- & Latenztuning)
- Integration in Plattformen & Prozesse sicherstellen
- Security, Compliance, Stabilität, Performance & Kostenoptimierung bis Go-Live sicherstellen
- Standards & Best Practices für GenAI, Prompting, Agenten, RAG definieren
Work Experience
- approx. 1 - 4 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- English – Advanced
- German – Advanced
Tools & Technologies
- GenAI
- LLM
- LangChain
- Python
- APIs
- Async
- Caching
- Vektordatenbanken
- Embeddings
- Azure
- OpenAI
- AKS
- Functions
- Key Vault
- Docker
- Kubernetes
Benefits
Diverse Work
- Vielseitige und verantwortungsvolle Position
Flexible Working
- Hybrides Arbeiten
Modern Office
- Modernes Arbeitsumfeld
Retirement Plans
- Betriebliche Altersversorgung
Healthcare & Fitness
- Zusatzkrankenversicherung
Company Bike
- Business Bike
Competitive Pay
- Aktienprogramm für Mitarbeitende
Mentorship & Coaching
- Strukturierte Einarbeitungsphase
Learning & Development
- Vielzahl an Weiterbildungsangeboten
Family Support
- Kooperation mit pme Familienservice
Not a perfect match?
- arz.digital GmbHFull-timeWith HomeofficeExperiencedDüsseldorf
- IMAP GmbH
AI Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeJuniorDüsseldorf, Berlin - freshcells systems engineering GmbH
AI Specialist(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeManagementDüsseldorf - DKV Mobility
AI Solution Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeExperiencedRatingen - Capgemini
Senior GenAI Architect(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeSeniorBerlin, Nürnberg, Frankfurt am Main, Köln, Hannover, Lübeck, München, Hamburg, Stuttgart, Ratingen
AI Engineer(m/w/x)
Entwicklung und Betrieb produktiver GenAI-Lösungen mit LLMs, Agenten und RAG-Patterns. Mehrjährige Erfahrung mit GenAI-Lösungen und LangChain erforderlich. Hybrides Arbeiten mit moderner Infrastruktur.
Requirements
- Mehrjährige Erfahrung mit GenAI-Lösungen und LLM-/Agenten-Frameworks (v.a. LangChain)
- Sehr gute Python-Kenntnisse
- Erfahrung in Backend-Entwicklung (APIs, Async, Caching)
- Erfahrung mit Vektordatenbanken/Embeddings
- Cloud- & Infrastrukturkenntnisse: Azure (OpenAI, AKS, Functions, Key Vault)
- Containerisierung (Docker/Kubernetes)
- Automatisierungskenntnisse
- Praxis mit Modellwahl, Prompting vs. Fine-Tuning, Guardrails/Safety
- Analytische, strukturierte Arbeitsweise
- Ownership über den gesamten GenAI-Lifecycle
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit
- Stakeholder-Management
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch
- Überzeugende Vermittlung technischer Konzepte
Tasks
- Produktive GenAI-Lösungen (LLM-Apps, Agenten, RAG) designen, entwickeln und betreiben
- LLM-Systeme inkl. Memory, Tool-Calling, Agent-Topologien und RAG-Patterns architekturieren und orchestrieren
- Mit LangChain umsetzen und externe APIs/Services integrieren
- Evaluation und Observability durchführen (Metriken, Offline/Online-Tests, AB-Tests, Monitoring z. B. Langfuse)
- LLMOps umsetzen (Versionierung, Experiment-Tracking, CI/CD, Guardrails, Secrets, Kosten- & Latenztuning)
- Integration in Plattformen & Prozesse sicherstellen
- Security, Compliance, Stabilität, Performance & Kostenoptimierung bis Go-Live sicherstellen
- Standards & Best Practices für GenAI, Prompting, Agenten, RAG definieren
Work Experience
- approx. 1 - 4 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- English – Advanced
- German – Advanced
Tools & Technologies
- GenAI
- LLM
- LangChain
- Python
- APIs
- Async
- Caching
- Vektordatenbanken
- Embeddings
- Azure
- OpenAI
- AKS
- Functions
- Key Vault
- Docker
- Kubernetes
Benefits
Diverse Work
- Vielseitige und verantwortungsvolle Position
Flexible Working
- Hybrides Arbeiten
Modern Office
- Modernes Arbeitsumfeld
Retirement Plans
- Betriebliche Altersversorgung
Healthcare & Fitness
- Zusatzkrankenversicherung
Company Bike
- Business Bike
Competitive Pay
- Aktienprogramm für Mitarbeitende
Mentorship & Coaching
- Strukturierte Einarbeitungsphase
Learning & Development
- Vielzahl an Weiterbildungsangeboten
Family Support
- Kooperation mit pme Familienservice
About the Company
Vossloh
Industry
Transportation
Description
Das Unternehmen Vossloh entwickelt innovative Lösungen für die Mobilität und trägt zur Nachhaltigkeit in der Transportbranche bei.
Not a perfect match?
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Full-time/Part-timeWith HomeofficeJuniorDüsseldorf, Berlin - freshcells systems engineering GmbH
AI Specialist(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeManagementDüsseldorf - DKV Mobility
AI Solution Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeExperiencedRatingen - Capgemini
Senior GenAI Architect(m/w/x)
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