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Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Data Engineers, Fachexpert:innen und Product Ownern zusammen, um robuste und langfristig gut weiteren
Tensordyne engineers build software on a scalable, high-throughput internal developer platform.
Führt Teams bei Software- und ML-Systemen zur Zahlungsrisiko- und Betrugserkennung, verantwortet Architektur und begleitet Produktivsetzung und Incident-Reviews.
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Design and implement full-stack applications, AI agents, and platform components that enable rapid GenAI agent development, validation, and deployment.
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Focus: Operating, maintaining, and continuously improving productive AI and ML systems in cloud environments - As part of our AI Operations
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Baut und betreibt hochlastfähige Backend-Services für ML-Infrastruktur, inklusive Model Serving (auch LLMs) und Datenpipelines für Produktteams.
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Baut und betreibt AWS-Infrastruktur, die Agenten und LLM-Services sicher, beobachtbar und kostenkontrolliert von Prototyp in den Produktivbetrieb bringt.
sits within the ML Engineering Area and integrates tightly with the existing MLOps team rather than as a silo.
Warum dieser Job gelistet ist
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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 Das musst du mitbringen 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 Das bringst du idealerweise mit Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser: Kubernetes oder OpenShift, 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. MacBook Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
Dann bewirb dich, ein Lebenslauf reicht, ein Anschreiben brauchst du nicht. Wenn du früh verfügbar bist, ist das ein klares Plus. Wir melden uns innerhalb weniger Tage.
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 geht Unsere 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.
Du baust KI-Anwendungen, die beim Kunden im Regelbetrieb laufen: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten mit Werkzeuganbindung. Kein Prototyp für die Schublade.
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Zur OriginalanzeigeDie Maschinerie dahinter: Modelle in Betrieb nehmen und überwachen, Datenstrecken, Rechenleistung, Plattformen.