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Warum dieser Job gelistet ist
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Die Rolle Du bist Backend-Engineer mit mehrjähriger Erfahrung und möchtest den nächsten Karriereschritt in Richtung KI-Integration gehen? Perfekt. Diese Position ist zu 50% Backend-Entwicklung und 50% KI-Integration – wir suchen jemanden, der in beiden Welten zu Hause ist oder werden möchte. Du entwickelst produktionsreife Enterprise-Lösungen, in denen moderne Backend-Architektur auf KI-Funktionalität trifft: Spring Boot APIs, die mit LLMs kommunizieren, RAG-Systeme für intelligente Wissenserschließung, und Agent-Architekturen für komplexe Workflows.
Backend-Entwicklung (50%) Konzeption und Entwicklung cloud-nativer Anwendungen mit Java/Kotlin und Spring Boot Design und Implementierung von REST APIs für Enterprise-Systeme Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes/OpenShift Aufbau und Optimierung von CI/CD-Pipelines Migration und Modernisierung bestehender Backend-Systeme KI-Integration (50%) Entwicklung von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) mit LangChain/LangChain4J Implementierung von MCP-Servern zur LLM-Integration bestehender APIs Aufbau agentenbasierter Architekturen und Agent-to-Agent-Kommunikation Integration von Vektordatenbanken und Embedding-Technologien MLOps: Deployment und Monitoring von KI-Komponenten in der Cloud Gemeinsam Technische Beratung von Enterprise-Kunden bei KI-Integrationsprojekten Architekturentscheidungen an der Schnittstelle Backend/KI Weiterentwicklung unserer internen Standards und Best Practices Qualifikation
5+ Jahre Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Java/Kotlin Fundierte Kenntnisse in Spring Boot oder Jakarta EE Praxiserfahrung mit Kubernetes und mindestens einer Cloud-Plattform (AWSGCP) Hands-on Erfahrung mit Docker und CI/CD-Tools (GitLab, Jenkins, GitHub Actions) Praktische Erfahrung mit LLMs – ob privates Projekt, Proof of Concept oder Produktionseinsatz Verständnis von RAG-Konzepten oder die Motivation, sich schnell einzuarbeiten Deutsch verhandlungssicher, Englisch fließend Nice-to-Have Python-Kenntnisse für ML/KI-Komponenten Erfahrung mit LangChain, LlamaIndex, LangChain4J Kenntnisse in Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB) Model Context Protocol (MCP) oder Agent-Frameworks Erfahrung mit Prompt Engineering oder Model Fine-tuning GitOps mit ArgoCD oder Flux Persönlich Du bist kommunikationsstark im direkten Kundenkontakt Du denkst in Architekturen, nicht nur in Code Du hast Spaß daran zu lernen – KI-Technologien entwickeln sich rasant Du arbeitest pragmatisch : Innovation ist wichtig, aber die Lösung muss funktionieren
Deine Entwicklung Bezahlte Zertifizierungen – AWS, Azure, GCP, Kubernetes: Wir übernehmen die Kosten Großzügiges Weiterbildungsbudget für Kurse und Konferenzen im KI-Bereich Zugang zu führenden KI-Communities und MeetUps (auch als Speaker willkommen) Technologie & Projekte Arbeite mit modernsten KI-Frameworks (Spring AI, Embabel, LangChain(4J), ADK, Strands, AutoGen oder ähnliches) Anspruchsvolle Enterprise-Projekte mit namhaften Kunden Freie Tool- und Hardware-Wahl – Notebook und Handy nach deinem Geschmack Innovation Lab für Proof-of-Concepts Arbeitsweise Modern ausgestattetes Office mit sehr guter Verkehrsanbindung Agile Teams mit kurzen Entscheidungswegen Gestaltungsfreiraum für eigene technische Initiativen Wissensaustausch Regelmäßige interne Tech-Talks zu KI-Trends Zeit für Blogs und Fachartikel während der Arbeitszeit Enge Zusammenarbeit im Team – wir lernen voneinander So bewirbst du dich Schick uns: Deinen Lebenslauf 3-5 Sätze zu deiner KI-Erfahrung – auch private Projekte zählen: Hast du schon mal ein RAG-System gebaut? Mit welchen LLMs hast du gearbeitet? Was war dein interessantestes KI-Experiment?
Bei tekkminds glauben wir an die Kraft der Vielfalt. Wir begrüßen Bewerbungen von allen qualifizierten Kandidat:innen, unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft oder Hintergrund.
tekkminds entwickelt maßgeschneiderte Cloud-Software für Enterprise-Kunden. Unsere Projekte bewegen sich an der Schnittstelle von klassischer Backend-Entwicklung und moderner KI-Integration – von skalierbaren APIs bis zu intelligenten RAG-Systemen.
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.