Senior GenAI Engineer

DEINE ROLLE

• RAG-Systeme entwickeln:
  Du konzipierst und implementierst skalierbare Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen für geschäftskritische Enterprise-Anwendungen.
• LLM-Workflows realisieren:
  Du entwickelst sturkturierte LLM-basierte Workflows inklusive Tool-Integration, Kontextsteuerung und Fehlerbehandlung.
• MCP-Integration implementieren:
  Du entwickelst MCP-konforme Tool-Schnittstellen und strukturierte Funktionsaufrufe innerhalb von LLM- und Agentensystemen.
• Evaluierungslogiken etablieren:
  Du definierst Testsets, Bewertungsmetriken und Vergleichsverfahren zur systematischen Qualitätsmessung von LLM- und RAG-Systemen.
• Performance und Wirtschaftlichkeit optimieren:
  Du analysierst Tokenverbrauch, Latenzverhalten und Modellwahl und optimierst Systeme hinsichtlich Stabilität und Kosten.

• Ausbildung &
  
  Erfahrung:
  
  Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen im Enterprise-Kontext.
• Fachwissen in GenAI-Systemen:
  Du verstehst Transformer-Architekturen, Embedding-Modelle, Retrieval-Strategien, Tool-Calling und strukturierte Output-Mechanismen tiefgehend.
• Tech-Stack anwendenich:
  Du arbeitest souverän mit Frameworks wie Lang Chain oder Llama Index, Vektordatenbanken, Cloud-basierten LLM-APIs und API-Integrationen.
• Qualitätsorientierte Arbeitsweise:
  Du arbeitest iterativ, messgetrieben und mit klarem Fokus auf Robustheit, Antwortqualität und Kontrollierbarkeit.
• Sprachkenntnisse:
  Du kommunizierst mündlich als auch schriftlich sicher und professionell auf Deutsch und Englisch.