000 per year Requirements: Was wir suchen:Wir suchen erfahrene Engineers mit starkem Background in Softwareentwicklung, KI &Machine Learning, die Lust haben, als fhrendes Teammitglied eine technische Visionumzusetzen.Technischer Hintergrund: Fundierte Kenntnisse in NLP, LLMs, Embeddings, ML und KI-basiertenAnwendungen Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung (React, TypeScript, Python) Nachweisbare Erfahrung im Aufbau komplexer, produktionsreifer AI-Systeme DevOps & Cloud-Know-how: Docker, Kubernetes, Azure/AWS/GCP, TerraformMindset & Arbeitsweise: Eigenverantwortlich & proaktiv du entwickelst Ideen und setzt sie mitminimaler Anleitung um Produktorientiert du denkst in End-to-End-Lsungen und hast den Nutzer imBlick Mission-driven du identifizierst dich mit unserer Vision und willst etwasbewegen Startup-ready du fhlst dich wohl in einem schnellen, iterativen UmfeldFhrung & Kommunikation: Potenzial und Wille, in eine Founding Engineer-Rolle hineinzuwachsen Du bist eine technische Bezugsperson im Team und hebst das Niveau deinerKolleg*innen Du kannst mit Kunden auf Augenhhe sprechen und ihre Herausforderungentechnisch verstehenDeutsch-Kenntnisse: VerhandlungssicherUnser Tech Stack:Unsere Technologie befindet sich im Aufbau du hast also die Mglichkeit, unsere Toolsund Standards mageblich mitzugestalten. Software: TypeScript, Python, React, Next.js, Docker, Terraform, Postgres AI: LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken, Evals & Observability Responsibilities: Deine Rolle:Als AI Engineering Lead bernimmst du eine Schlsselrolle beim Design, derArchitektur und der Umsetzung unserer KI-Systeme End-to-End. Du arbeitesthands-on, setzt technische Standards und gestaltest aktiv mit, wie Nutzer*innen knftigmit KI interagieren.Diese Position ist ideal fr erfahrene Entwickler*innen mit einem starkenProduktverstndnis, technischer Tiefe und dem Wunsch, Verantwortung zubernehmen.Deine Aufgaben: Konzeption, Architektur und Umsetzung skalierbarer KI-Systeme Aufbau und Optimierung von AI Agents, End-to-End Arbeiten mit Embeddings und Fine-Tuning von LLMs fr Klassifikation undReranking Anwendung von RLHF und DPO, um LLMs mit menschlichem Feedbackabzugleichen Aufbau robuster Datenpipelines zur effizienten Verarbeitung unstrukturierterDaten Optimierung von Algorithmen fr semantische Suche und Indexierung Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilitt und Performance im Backend Technologies: AIAWSAzureBackendCloudDevOpsDockerGCPKubernetesMachine LearningPythonReactTerraformTypeScriptNextJS More: Wer wir sind:Wir sind Qodia, ein dynamisches HealthTech-Startup mit der Mission, Abrechnungsprozesse im Gesundheitswesen radikal zu vereinfachen. Durch den Einsatz fortschrittlicher generativer KI-Technologien automatisieren wir die komplexen, zeitintensiven Schritte der medizinischen Dokumentation und Abrechnung und schaffen so Freirume fr das, was wirklich zhlt: Zeit fr Patient*innen.Video-IntroKurze Fragen per Video, damit wir dich besser kennenlernen knnen.