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Junior AI Application Engineer – AI Products; LLM & RAG); m​/f​/d

in 10115, Berlin, Berlin, Deutschland
Unternehmen: Machine Learning Reply GmbH
Vollzeit position
Verfasst am 2026-09-14
Berufliche Spezialisierung:
  • Software Entwicklung
    Künstliche Intelligenz Ingenieur, Backend Entwicklung, Maschinelles Lernen, Cloud-Ingenieur - Software
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 42000 - 60000 EUR pro Jahr EUR 42000.00 60000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: Junior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

Bei Machine Learning Reply unterstützen wir Unternehmen dabei, modernste AI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte zu verwandeln.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Junior AI Application Engineer, der Freude daran hat, AI-powered solutions und intelligente Produkt-Features mit Hilfe von modernen Machine Learning und Generative AI Technologien zu entwickeln.

Während sich unsere GenAI Engineers auf die Modellentwicklung und AI-Architekturen konzentrieren, liegt der Fokus der AI Application Engineers auf der Entwicklung nutzerzentrierter AI-Applications und der Überführung von AI-Capabilities in skalierbare Produkte.

In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von AI Engineering, Backend Development, Produktentwicklung und Cloud Deployment, um produktionsreife AI-Systeme zu bauen, die echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Aufgaben
  • Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen
  • Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services
  • Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme
  • Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen
  • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen
  • Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner Dev Ops-Praktiken
  • Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments
Benefits
  • HYBRIDES ARBEITEN
  • FIRMEN EVENTS
  • EXPERTEN NETZWERK
  • ZERTIFIZIERUNGEN
  • Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science
  • Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
  • Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
  • Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
  • Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe
  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit
Anforderungen
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich
  • Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen
  • Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG, Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien
  • Praxis in Containerisierung und Dev Ops (z.

    B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
  • Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z.

    B. Lang Chain, Llama Index, Hugging Face)
  • Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation
Beispielprojekte, an denen du arbeiten könntest
  • Enterprise AI Knowledge Assistants
  • AI Copilots für interne Business-Tools
  • Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten
  • Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs
  • AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows
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