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AI Software Engineer – Agentic Systems & RAG (w/m/d) - Anwendungsentwicklung, Ingenieur
in
70173, Stuttgart, Baden-Württemberg, Deutschland
Verfasst am 2026-08-01
Unternehmen:
Esprit Engineering
Vollzeit
position Verfasst am 2026-08-01
Berufliche Spezialisierung:
-
Software Entwicklung
Künstliche Intelligenz Ingenieur, Maschinelles Lernen, Software-Architekt, Software-Ingenieur
Stellenbeschreibung
- Architekturentwicklung:
Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse - Agentic Workflows:
Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z.
B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie Lang Graph - Memory & Context Management:
Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten - Datenintegration:
Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium z.
B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung
- Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows)
- Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt Lang Chain / Lang Graph oder vergleichbare) wünschenswert
- Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z.
B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert - Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z.
B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert - Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert
- Erste Erahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z.
B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams - Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren
- Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
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