Inserat online seit: 5 Mai
Aufgaben der Stelle
DEINE ROLLE
- RAG-Systeme entwickeln: Du konzipierst und implementierst skalierbare Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen für geschäftskritische Enterprise-Anwendungen.
- LLM-Workflows realisieren: Du entwickelst sturkturierte LLM-basierte Workflows inklusive Tool-Integration, Kontextsteuerung und Fehlerbehandlung.
- MCP-Integration implementieren: Du entwickelst MCP-konforme Tool-Schnittstellen und strukturierte Funktionsaufrufe innerhalb von LLM- und Agentensystemen.
- Evaluierungslogiken etablieren: Du definierst Testsets , Bewertungsmetriken und Vergleichsverfahren zur systematischen Qualitätsmessung von LLM- und RAG-Systemen.
- Performance und Wirtschaftlichkeit optimieren: Du analysierst Tokenverbrauch , Latenzverhalten und Modellwahl und optimierst Systeme hinsichtlich Stabilität und Kosten.
DEIN PROFIL
- Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen im Enterprise-Kontext.
- Fachwissen in GenAI-Systemen: Du verstehst Transformer-Architekturen, Embedding-Modelle, Retrieval-Strategien, Tool-Calling und strukturierte Output-Mechanismen tiefgehend.
- Tech-Stack anwendenich: Du arbeitest souverän mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex , Vektordatenbanken, Cloud-basierten LLM-APIs und API-Integrationen.
- Qualitätsorientierte Arbeitsweise: Du arbeitest iterativ, messgetrieben und mit klarem Fokus auf Robustheit, Antwortqualität und Kontrollierbarkeit.
- Sprachkenntnisse: Du kommunizierst mündlich als auch schriftlich sicher und professionell auf Deutsch und Englisch.
