Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns.
& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
At 5Plus (part of Pentadoc Group), we build production-grade AI systems that solve real operational problems for our customers.
Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle
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01 · Why this role exists Invest in Values.
KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr, werden nicht müde und erledigen wiederkehrende Aufgaben zuverlässig und mit weniger Fehlern.
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks (z.
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brings together applied LLM engineering and solid backend engineering in TypeScript.
Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für
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Entwicklung und Optimierung innovativer Softwarearchitekturen, KI-Anwendungen, Algorithmen für spannende Forschungsprojekte Eigenständige Um
Forward Deployed heißt bei uns: Du bist Beobachter, Architekt und Entwickler in einer Person.
im Team You design and deliver applied AI solutions - from understanding client needs and defining project scope to developing prototypes, p
Die Rolle Du bist Backend-Engineer mit mehrjähriger Erfahrung und möchtest den nächsten Karriereschritt in Richtung KI-Integration gehen?
Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks wie LangGraph oder OpenAI Agent SDK.
Du entwickelst Individualsoftware für verschiedene Kunden und unterschiedlichste Use-Cases auf Basis von LLMs (z.
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Gehalt: ab EUR 5.000 brutto/Monat
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Warum dieser Job gelistet ist
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Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns. Adapt and integrate pre-trained LLMs and embeddings into applications (prompting, fine-tuning, RAG pipelines) and keep them maintainable. Build self-verifying agent workflows with chain verifications, evaluator models and human looped escalation paths that make agents trustworthy in enterprise environments.
Create comprehensive agent observability, full audit trails, structured logging, performance metrics – so the team always has clear agent visibility. Ship autonomous agents making real business decisions with high reliability, optimising the balance between reasoning depth, latency, and cost. Embed with product teams to evolve agent capabilities based on real usage data, closing the loop between what’s built and what actually works.
What we are looking for: 6 years+ in software engineering with 3+ years in GenAI, building and shipping production systems in enterprise settings. Strong proficiency in Python with production deployment experience – you write code that other engineers can maintain, test, and extend. Solid AWS knowledge (CDK, Serverless, Bedrock) with production deployment experience.
Hands-on experience with LLM providers and frameworks: Azure OpenAI, AWS Bedrock, Hugging Face, LangChain/LangGraph. Deep expertise in agent frameworks combined with the ability to build custom orchestration. University degree or equivalent experience in Computer Science, Engineering, or a related field.
This is a fully remote position which can be based globally given a +-4 hour time difference within the CET region. Fill in the form, we will contact you.
We are looking for a hands-on Senior AI Engineer with GenAI experience who can move fast, test aggressively and scale what works. You will own the end-to-end solution, work closely with leadership and play a key role in our next phase of growth.
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.