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LILimbach Gruppe

Lead AI Engineer / Architect - Agentic Systems(m/w/x)

Heidelberg
Full-timeWith Home OfficeSenior
AI/ML

Architektur von Multi-Agenten-Systemen für Laborgruppe mit 30+ Standorten. Erfahrung im Agentic Engineering erforderlich. Direkter Zugriff auf Bare-Metal GPU-Cluster.

Requirements

  • Bewertung und Auswahl optimaler Architekturen
  • Fundierte Trade-off-Analysen (Kosten, Latenz, Qualität)
  • Design deterministischer Routing-Logiken
  • Erfahrung im Agentic Engineering
  • Umsetzung komplexer Workflows, State-Machines oder Multi-Agenten-Systeme
  • Stabile und berechenbare Agentic Loops in Produktion
  • Hervorragende Python-Kenntnisse
  • Sicherer Umgang mit ML-Ökosystem (HuggingFace, PyTorch o.ä.)
  • Strukturiertes Prompt-Engineering
  • Bereitstellung von Modellen außerhalb von Cloud-APIs (vLLM, TGI)
  • Anwendung von KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism
  • Betrieb von ML-Modellen (Fehleranalyse, Retraining, Weiterentwicklung)
  • Nutzung von Tracking- und Registrierungs-Frameworks (MLflow, Weights & Biases)
  • Nutzung von Model-Compilern (NVIDIA TensorRT)
  • Implementierung asynchroner Test-Pipelines
  • Automatisiertes Benchmarking (LLM-as-a-Judge)
  • Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP/Dokumentenverarbeitung oder LLM-Integration
  • Kommunikationsstärke
  • Verständliche Vertretung komplexer technischer Systemdesign-Entscheidungen
  • Fließendes Deutsch (mind. C1)
  • Sicheres technisches Englisch

Tasks

  • Architektur von Multi-Agenten-Systemen verantworten
  • Internes Agenten-Ökosystem transformieren und skalieren
  • Spezialisierte KI-Agenten orchestrieren
  • Interne Workflows beschleunigen und automatisieren
  • Tech-Scouting im Open-Source-Markt betreiben
  • LangGraph-Updates evaluieren
  • Entwicklungszyklen in agilen Sprints verbessern
  • Hybride LLM-Infrastruktur evaluieren und einsetzen
  • Lokale vLLM-Inferenzcluster mit kommerziellen API-Modellen verknüpfen
  • Effiziente Architekturen für Review- und Planungs-Tasks designen
  • Dokumenteninterpretation und interne Wissensabfragen ermöglichen
  • MCP-Server für Agenten-Ökosysteme entwickeln
  • Tools, Prompts und Kontextdaten für LLMs bereitstellen
  • Produktive ML-Modelle entwickeln
  • ML-Architekturen für operative und kaufmännische Prozesse evaluieren und implementieren
  • Robuste Data- und ML-Pipelines aufbauen und betreiben
  • Performanz von produktiv eingesetzten Modellen sicherstellen
  • Modelle auf Data Drift monitoren
  • Modelle einem Retraining unterziehen
  • Asynchrone Modellevaluierung durchführen
  • ML-Architekturen und KI-Systeme in den gesamten Laborverbund skalieren

Work Experience

  • approx. 4 - 6 years

Education

  • Bachelor's degreeOR
  • Master's degree

Languages

  • GermanBusiness Fluent
  • EnglishBusiness Fluent

Tools & Technologies

  • LangChain
  • LangGraph
  • Python
  • HuggingFace
  • PyTorch
  • vLLM
  • TGI
  • NVIDIA TensorRT
  • MLflow
  • Weights & Biases

Benefits

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeiten
  • Möglichkeit zum mobilen Arbeiten

Job Security

  • Unbefristetes Arbeitsverhältnis

Modern Office

  • Attraktiver und modern ausgestatteter Arbeitsplatz

Modern Equipment

  • Direkter Zugriff auf Bare-Metal GPU-Cluster

Other Benefits

  • IVDR-konformes Prototyping

Startup Environment

  • Direkte, interdisziplinäre Zusammenarbeit

Learning & Development

  • Regelmäßige fachliche und organisatorische Entwicklungsmöglichkeiten

Parking & Commuter Benefits

  • Gute Verkehrsanbindung

Public Transport Subsidies

  • Günstiges Deutschland-Ticket

Company Bike

  • Dienstrad-Leasing

Retirement Plans

  • Betriebliche Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss

Free or Subsidized Food

  • Eigene Kantine

Snacks & Drinks

  • Freie Getränke

Team Events

  • Regelmäßige Firmenveranstaltungen
  • Teamevents
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