Senior Software Engineer GenAI Productization​/LLMOps; m​/w​/d

KHS ist ein Tochterunternehmen der Salzgitter AG. Als einer der weltweit führenden Hersteller von Abfüll- und Verpackungsanlagen in den Bereichen Getränke und flüssige Lebensmittel spielen wir in der Weltklasse. Seit über 150 Jahren vertrauen unsere Kunden auf unseren leidenschaftlichen Pioniergeist und unsere erstklassigen Technologien. Doch weltklasse bleiben wir nur, wenn wir immer wieder Mitarbeitende finden, die genauso hohe Anforderungen an sich und die Qualität ihrer Arbeit stellen wie unsere Kunden an KHS.

Sind Sie einer davon? Wir suchen ab sofort für unseren Standort Dortmund einen Software Engineer GenAI Productization / LLMOps (m/w/d) im Bereich AI Innovation Hub.

• Überführung von GenAI-Prototypen (z.
  
  B. RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation
• Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen
• Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung)
• Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services
• Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies)

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil
• Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften
• Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein
• Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen)
• Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen