AI Engineer

What awaits you

Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Multi-Agent-Systeme und autonomer Workflows

Konzeption von RAG-Architekturen mit Wissensgraphen und hybriden Retrieval-Strategien

Aufbau von Document-Processing-Pipelines zur Informationsextraktion aus komplexen Dokumenten

Fine-tuning und Optimierung von LLMs und multimodalen Modellen

Design von Agent-Stacks mit modernen Standards wie MCP und Prompt-Engineering

Pipelines für Preprocessing, Entity Resolution und Data Harmonization (Data-Engineering)

Integration von LLM-Anwendungen in bestehende Systeme

Evaluation, Monitoring und Performance-Optimierung produktiver AI-Systeme

Enge Zusammenarbeit in cross-funktionalen Teams

Your profile

Mehrjährige Erfahrung mit produktionsreifen GenAI- und Multi-Agent-Systemen

Fundierte Kenntnisse in Agent Engineering und Frameworks (z. B. LangGraph, AutoGen, CrewAI)

Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit LangChain / LangGraph

Erfahrung mit LLM-APIs (Claude, OpenAI, Gemini) und Fine-tuning (SFT, RLHF)

Expertise in Document Processing und der Verarbeitung strukturierter / unstrukturierter Daten

Erfahrung in Data-Engineering (ETL, Preprocessing, Data Pipelines)

Verständnis von Production-ML: Deployment, Monitoring, Performance

Sehr gute Deutschkenntnisse (C1), gute Englischkenntnisse und ausgeprägte Teamfähigkeit

Du bekommst Bonuspunkte (kein Muss) für Kenntnisse in Wissensgraphen, Semantic Web oder Graph-ML. Erfahrung mit Cloud-AI-Plattformen und MLOps (z. B. AWS Bedrock, MLflow, Docker, Kubernetes) und Branchenkenntnisse in Steuern, Recht oder Finanzen

who we are
Du wirst Teil unseres Augmented AI Tribe. Ein Team, das aus neuen Technologien wie LLMs, RAG, agentischen Systemen, graphbasierter AI und NLP verlässliche Produkte und wiederverwendbare Capabilities macht. Wir verbinden wissenschaftliche Methodik mit pragmatischem Engineering und beschäftigen uns mit Themen wie Agentic Ecosystem über Neurosymbolic AI bis hin zu Sovereign und Physical AI.
Wir arbeiten iterativ, hands-on und co-kreativ: Ideen früh teilen, Annahmen mit Evidenz hinterfragen und Wissen über Projektgrenzen hinweg weitergeben. Führung heißt bei uns Enablement durch Vertrauen und Ownership statt Micromanagement. Du bekommst Raum, aktuelle Themen eigenständig zu bauen und weiterzuentwickeln. Du bist im engen Austausch mit Software Engineers, Knowledge Engineers, Data Engineers, Data Architects und Product Teams (m/w/d).

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