Engineering Team Lead Records Management; w​/m​/d

Zwischen sauberer Architektur, produktionsreifen LLM-Systemen und messbarer Qualität fühlst Du Dich zu Hause? Dann wartet hier eine Rolle auf Dich, in der Engineering-Exzellenz und KI-Innovation kein Widerspruch sind.

• Du gestaltest skalierbare Backend-Services in einem produktiven SaaS-Umfeld und übernimmst Verantwortung für Architektur, Betrieb und Weiterentwicklung.
• Mit Large Language Models arbeitest Du nicht experimentell, sondern produktiv:
  Auswahl, Prompt-Design sowie Kosten- und Latenz-Optimierung liegen in Deiner Hand.
• Dich erwartet die Konzeption und kontinuierliche Optimierung moderner RAG-Architekturen unter realen Produktionsbedingungen.
• Die Qualität unserer KI-Systeme sicherst Du durch fundierte Evaluation mit klar definierten Benchmarks, Metriken und strukturierten Experimenten.
• Vektor-Datenbanken, Such- und Index-Technologien sowie relationale Datenbanken verbindest Du zu leistungsfähigen KI-Architekturen.
• Ein hoher Anspruch an Engineering-Exzellenz prägt Deine Arbeit: saubere APIs, hohe Testabdeckung und ein bewusster Umgang mit Technical Debt.
• Bei Bedarf greifst Du auch gerne außerhalb des Backends mit ins Rad und machst Anpassungen im Frontend.

• Du bringst mehrjährige Erfahrung in der Backend-Entwicklung (z.
  
  B. mit Python) im SaaS- oder Plattformumfeld mit – inklusive Architektur und Betrieb skalierbarer Services.
• Mit LLMs gehst Du souverän um:
  Geeignete Modelle wählst Du gezielt aus, entwickelst durchdachte Prompts und integrierst Lösungen stabil in produktive Systeme.
• Fundierte Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation ermöglicht es Dir, RAG-Architekturen zu konzipieren, umzusetzen und kontinuierlich zu optimieren.
• Evaluations-Setups für LLM- oder RAG-Systeme baust Du strukturiert auf und triffst Entscheidungen auf Basis valider Metriken zu Qualität, Kosten und Latenz.