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Duration of employment

01.10.2026 - 30.09.2027

Pensum

100%

Reference

4013

Aufgaben

Weiterentwicklung, Optimierung und Betrieb produktiver Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen
Technische Konzeption, Implementierung und Produktionsreife neuer GenAI-Use-Cases
Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer GenAI-Plattform
Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, skalierbarer GenAI-Lösungen unter Anwendung moderner AI-Technologien
Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen und Echtzeit-Integrationen
Umsetzung neuer Anforderungen im Bereich RAG, AI-Patterns und Self-Service-Lösungen
Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists und weiteren Stakeholdern
Überführung von Prototypen in produktive Unternehmenslösungen
Kontinuierliches Monitoring, Tuning und Optimierung von GenAI-Lösungen hinsichtlich Stabilität, Skalierbarkeit und Performance
Sicherstellung einer nachhaltigen Betriebs- und Deployment-Strategie mittels DevOps-Methoden

Abgeschlossenes Studium der Informatik, Software Engineering, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Erfahrung im Prompt Engineering und Context Engineering
Sehr gute Kenntnisse in LangChain, LangFuse sowie vergleichbaren Frameworks und Technologien
Fundierte Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure
Kenntnisse in Azure App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search
Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, automatisierten Deployments und DevOps-Praktiken
Erfahrung in der Entwicklung und Integration von APIs für AI-Modelle
Kenntnisse in LLMOps, LLM-Tracing und Evaluationsverfahren
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Erfahrung mit Bash, PowerShell oder vergleichbaren Scripting-Sprachen
Erfahrung mit Testautomatisierung und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen
Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil
Deutsch C2

Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
Hohe Eigenverantwortung sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
Kommunikationsstärke und teamorientierte Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern

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