Let’s care for tomorrow Du begeisterst Dich für GenAI und möchtest bei einem der größten Versicherungsunternehmen Deutschlands echten Impact mit Deinen Ideen erzielen? Als GenAI Solution Engineer (m/w/d) im Tribe Leistung hast Du bei uns die Chance, innovative und skalierbare Lösungen für die Prozesse im Leistungsmanagement zu entwickeln. Dein Einsatzort wird Unterföhring bei München sein. Werde Teil der Allianz Privaten Krankenversicherungs AG – und gestalte mit uns die Zukunft in einem dynamischen Wachstumsmarkt. Das erwartet Dich bei uns als GenAI Solution Engineer (m/w/d) End-to-End Entwicklung: Du begleitest KI-Features über den gesamten Lifecycle – vom schnellen Rapid Prototyping über den Proof-of-Concept bis hin zur Überführung in eine skalierbare, hochverfügbare Produktionsumgebung Engineering von KI-Services: Du entwickelst robuste Backend-Services in Python, die modernste LLMs nahtlos integrieren und auch unter Last stabil performen Architektur autonomer Agenten: Du baust intelligente Agenten-Systeme, die mittels Tool-Calling und Memory-Management reale Workflows automatisieren und sicher innerhalb definierter Guardrails agieren Sicherstellung von Software-Exzellenz: Du verantwortest die Code-Qualität durch Clean Architecture, automatisierte Tests und effiziente CI/CD-Prozesse, um einen reibungslosen Deployment-Zyklus sicherzustellen Evaluation & Monitoring: Du implementierst Frameworks zur Messung der Performance Deiner GenAI-Lösungen (z. B. Accuracy, Latency, Cost) Technologie-Sparring: Du bewertest technische Machbarkeiten und berätst Stakeholder dabei, wie aus innovativen Ideen nachhaltige Produkte werden Das bringst Du mit als GenAI Solution Engineer (m/w/d) Akademischer Hintergrund: Du hast Dein Hochschulstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Disziplin abgeschlossen Exzellente Python-Kenntnisse (produktionsreif): Du beherrschst API-Entwicklung (z. B. FastAPI, Pydantic), Containerisierung (Docker), Testing (Unit/Integration) sowie Git und CI/CD sicher – weit über reine Notebook-Skripte hinaus. Rapid Prototyping: Fähigkeit zur schnellen Visualisierung von Demos und Proof-of-Concepts in Python (z. B. Streamlit) Fundiertes Architektur-Verständnis: Du wendest SOLID-Prinzipien, Clean Architecture, Dependency Injection und Async/Concurrency routiniert an und nutzt ORM (z. B. SQLAlchemy) für saubere Datenbank-Interaktionen Praxis-Erfahrung mit multimodalen LLM-APIs: Sicherer Umgang mit den führenden Modellen (OpenAI, Anthropic) sowie Cloud-Plattformen (Azure OpenAI, AWS Bedrock) Advanced GenAI Engineering: Beherrschung von Prompt Engineering, strukturierten Outputs (JSON) und Tool-/Function-Calling RAG-Expertise (End-to-End): Aufbau kompletter Pipelines von Embeddings über Vektor-DBs (z. B. pgvector) bis hin zu komplexem Retrieval, Re-Ranking und Evaluation Agenten-Entwicklung: Erfahrung in der Planung und Orchestrierung autonomer Systeme (z. B. mit Pydantic AI), inklusive Memory-Management und Guardrails wünschenswert Container Orchestration: Kenntnisse im Betrieb von skalierbaren Anwendungen in Clustern (z. B. Kubernetes) wünschenswert Open Source LLMs: Erfahrung mit Self-hosted Models, Fine-Tuning und Serving (z. B. vLLM, Ollama) wünschenswert Auftreten und Sprachkompetenz: Du überzeugst durch gute kommunikative Fähigkeiten, ein professionelles Auftreten, bist neugierig und an Deiner persönlichen Entwicklung interessiert, hast Lust, aktiv mitzugestalten und bewegst Dich sicher in deutscher (C2) und englischer Sprache (C1) Besetzungstermin: schnellstmöglich Haben wir Dein Interesse geweckt und klingt das nach einem Umfeld, in dem Du gerne arbeiten würdest? Dann bewirb Dich jetzt als GenAI Solution Engineer (m/w/d) online über den internen Stellenmarkt. Bei fachlichen Fragen stehen Dir gerne Andrea Hübner unter andrea.huebner1@allianz.de, sowie bei Personalfragen Deine HRBP Britta Schiedermaier unter 0151-18657430 zur Verfügung.