KI-Entwickler LLM/RAG/Agenten – Python oder TypeScript; m/w/d
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Software Development
AI Engineer (Applied/Software)
Job Description & How to Apply Below
Du baust KI-Anwendungen, die beim Kunden im Regelbetrieb laufen:
Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten mit Werkzeuganbindung. Kein Prototyp für die Schublade.
Rockstardevelopers, gegründet 2015 in Mannheim, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt. Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden produktiv gehen.
Worum es gehtUnsere Kunden sind die Deutsche Bahn und IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz, EU AI Act und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Fachanwendungen ein. Projektsprache ist Deutsch. Der Alltag läuft remote-first, Kundentermine meist in Frankfurt am Main.
Unsere Kunden stellen diese Projekte fast nur mit Festangestellten besetzt. Deshalb suchen wir dich in Festanstellung.
Aufgaben- Sprachmodelle in Fachanwendungen integrieren: RAG mit Retrieval und Reranking, Tool-Calling, MCP-Server, Multi-Agent-Abläufe
- Evaluierung aufbauen:
Antwortqualität messen, Halluzinationen eingrenzen, Kosten und Token-Verbrauch im Griff behalten - Modelle auswählen und wechselbar halten (Azure AI Foundry, AWS Bedrock, offene Modelle), Governance und Datenschutz mitdenken
- Betrieb:
Container, CI/CD, Monitoring, Alerting - Enge Abstimmung mit Fachbereich, Architektur und Betrieb des Kunden
Jeder Punkt muss im Lebenslauf nachweisbar sein.
- Mindestens drei Jahre Softwareentwicklung in Python oder TypeScript, nach Ausbildung oder Studium
- Mindestens eine LLM-Anwendung, die bei einem Kunden oder Arbeitgeber produktiv lief (RAG, Tool-Calling, Agenten), mit deinem Anteil daran
- Docker, CI/CD und Git aus dem Projektalltag
- Deutsch mindestens C1 in Wort und Schrift
Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser:
- Kubernetes oder Open Shift, Helm
- MLOps-Werkzeuge (MLflow, Kubeflow, Model Serving) und klassisches ML im Produktivbetrieb
- Vektordatenbanken, Embedding-Modelle, Reranker
- Azure AI Foundry, AWS Bedrock oder Vertex AI
- EU AI Act, ISO 27001, Barrierefreiheit
- Erfahrung bei Bahn, Behörden oder Sozialversicherung
- Prometheus und Grafana, ArgoCD, SAFe
- Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
- Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
- Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
- Mac Book
- Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
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