RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
AI & Data Science Consultant Du hast Lust, AI & Data Strategien und Use Cases zu entwickeln und umzusetzen, Geschäftsprozesse durch KI-basie
Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
Spezialisierung auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), Chatbots, agentenbasierte Systeme und Large Language Models (LLMs) Konzeption, Ent
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RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search bis zur Prompt Construction. Full-Stack Entwicklung: Aufbau des Frontends und Backends, wobei sichergestellt wird, dass alle LLM-API-Calls strikt serverseitig bleiben. Subscription & Payments: Integration eines 3-stufigen Abo-Modells inklusive 7-Tage-Trial via Stripe.
Du implementierst robuste Webhook-Logiken zur Tier-Validierung direkt in der Datenbank. Automatisierung (Data Ingestion): Aufbau einer Pipeline (z. B. via Make.com oder n8n), die automatisch neue Audio- und Videoinhalte transkribiert (Whisper API), bereinigt, in Chunks unterteilt und in die Vektordatenbank lädt.
Data Intelligence: Entwicklung eines internen Behavioral Analytics Dashboards, das Suchanfragen, emotionale Tonalität, Content-Gaps und Limit-Erreichungen in Echtzeit trackt. Qualifikation Tiefgehende Erfahrung in der Entwicklung moderner Full-Stack-Webanwendungen, idealerweise mit unserem präferierten Tech-Stack: Next.js (React) für das Frontend und Node.js (Express oder Next.js API Routes) für das Backend. Praxiswissen im Aufbau von RAG-Systemen, dem Management von Vektordatenbanken (Pinecone oder Weaviate) und dem Umgang mit LLM-APIs (insbesondere Anthropic Claude Sonnet und OpenAI).
Sicherer Umgang mit PostgreSQL (z. B. via Supabase) und Authentifizierungslösungen wie Clerk oder Supabase Auth. Erfahrung mit der sicheren Implementierung von Stripe (Abonnements, Dunning, Webhooks).
Hohes Sicherheitsbewusstsein: API-Keys und Rate Limits müssen zwingend serverseitig verarbeitet und durchgesetzt werden. Die Fähigkeit, eigenverantwortlich in einem straffen 12-Wochen-Zeitplan (Build-to-Launch) zu arbeiten und technische Entscheidungen proaktiv mit unserem Project Lead abzustimmen.
100% Remote: Arbeite flexibel von wo du willst. Cutting-Edge Tech: Arbeite an einem echten, innovativen RAG-KI-System mit modernen LLMs und modernem Tech-Stack. Verantwortung & Impact: Du bist maßgeblich für den Systemaufbau eines Produkts verantwortlich, das nach Launch eine hohe Sichtbarkeit haben wird. Effizienz: Kurze Kommunikationswege direkt mit dem Project Lead. Perspektive: Option auf eine langfristige Zusammenarbeit für Wartung und Weiterentwicklung nach dem erfolgreichen Launch. Bereit, dieses System mit uns aufzubauen? Dann bewirb dich jetzt optional mit deinem GitHub-Profil und relevanten RAG- oder Full-Stack-Referenzen!
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