• Du verantwortest die Intelligente Architektur, indem Du produktionsreife KI-Services mit Frameworks wie LangChain und LlamaIndex entwirfst und bereitstellst. 
• Du sorgst für schnelle Automatisierungs-Bereitstellung, indem Du die Time-to-Value beschleunigst und KI-Services mit Geschäftsprozessen verbindest. Im Bereich LLMOps, MLOps & Qualität übernimmst 
• Du die volle Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus - vom Konzept bis zum Monitoring - und stellst sicher, dass alle KI-Produkte zuverlässig, skalierbar und vollständig getestet sind.

 Was Du konkret tun wirst:

• Du entwickelst mit dem neuesten Stack: Du entwirfst und baust KI-gesteuerte Anwendungen mit modernen KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.
• Du lieferst den besten Tech-Stack und stellst sicher, dass das Team an der Spitze der angewandten KI-Innovation bleibt.
• Du veränderst Workflows: Du nutzt Deine praktische Erfahrung mit Low-Code-Automatisierungsplattformen, um schnell Prototypen für KI-Konnektoren zu erstellen und bereitzustellen, die geschäftskritische Prozesse automatisieren.
• Du wendest proaktiv fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken an, um die Leistung großer Sprachmodelle (LLM) iterativ zu optimieren, die Konsistenz der Ergebnisse zu gewährleisten, Bias zu mindern und den Nutzen über verschiedene und komplexe Anwendungsfälle hinweg zu maximieren.
• Du treibst die Zuverlässigkeit voran: Du wendest technische Strenge an - automatisierte Tests (Unit-, Integrations-, Datenvalidierung), Versionskontrolle mit reproduzierbaren Builds, CI/CD und End-to-End-Observability - damit Modelle von experimentellen Notizbüchern zu vertrauenswürdigen, produktionsreifen Services werden.
• Du zeigst den Wert auf: Du weist eine Erfolgsbilanz in der Prozessautomatisierung vor -
• Du zeigst erfolgreich angewandte KI auf, die spürbare Effizienzgewinne im Betrieb liefert.

• Du bringst mindestens 3 Jahre Erfahrung in einer Rolle mit Fokus auf die Produktionsreife von KI/ML-Lösungen mit (z. B. AI/ML Engineer, Applied Data Scientist).
• Du besitzt tiefe praktische Erfahrung mit LangChain, LlamaIndex, LangGraph oder ähnlichen KI-Frameworks.
• Du hast eine nachgewiesene Fähigkeit, robuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme zu entwerfen und zu implementieren - Du kombinierst Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, Weaviate) mit Document Loaders, Embeddings und Retrieval-Bewertungstechniken.
• Du verfügst über eine starke Python-Expertise mit Produktionserfahrung in Frameworks wie FastAPI, Flask sowie der Bereitstellung von containerisierten Services (Docker, Kubernetes).
• Du hast eine solide MLOps-Grundlage und behandelst KI-Pipelines als skalierbare Software.
• Du hast Erfahrung mit Cloud-Umgebungen (AWS, GCP oder Azure) und den zugehörigen Datendiensten.
• Du verfügst über eine nachgewiesene Fähigkeit, Low-Code-Tools wie n8n oder Langflow zu nutzen, um die Bereitstellung und Integration zu beschleunigen.
• Du hast die nachgewiesene Fähigkeit, Entwickler zu betreuen, architektonische Kompromisse einzugehen und die KI-Produktstrategie durch starke technische und geschäftliche Ausrichtung voranzutreiben.
• Deutschkenntnisse sind ein Plus, fließendes Englisch ist notwendig.