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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
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Die Rolle Du bist Backend-Engineer mit mehrjähriger Erfahrung und möchtest den nächsten Karriereschritt in Richtung KI-Integration gehen?
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RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
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.
Baut als Founding Engineer die KI-gestützte Lernplattform mit, entwickelt LLM-Agenten und RAG-Pipelines und verantwortet die technische Architektur.
Du entwickelst Individualsoftware für verschiedene Kunden und unterschiedlichste Use-Cases auf Basis von LLMs (z.
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Aclue entwickelt seit 2019 IT-Lösungen, die tatsächlich funktionieren.
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im Team Du entwickelst und betreibst agentische Systeme (mehrstufige, toolbasierte AI-Agenten) sowie die zugrunde liegende Retrieval- / RAG-Schicht Du konzipierst und implementierst skalierbare Backend-Services und APIs mit Python und TypeScript / Node.js Du verantwortest die Model-Serving- und Routing-Schicht (z. B. Multi-Model-Gateways, Integration von LLMs, Tools und Unternehmensdaten) Du machst AI produktionsreif:durch Evaluations-Setups, Observability und automatisierte Deployments Du entwirfst saubere, modulare Architekturen mit klaren Schnittstellen Du nutzt moderne AI Coding Tools (z.
B. Copilot, Cursor, Claude Code) aktiv als Teil deiner täglichen Arbeit Du arbeitest eng mit dem Head of AI Products zusammen und gestaltest aktiv Strategie, Umsetzung und Skalierung Technologien und Skills TypeScript Node.js Python Unsere Erwartungen an dich:
Exzellente Kenntnisse in Python und TypeScript / Node.js (Must-have) Erfahrung in Backend- und API-Entwicklung sowie skalierbaren Systemarchitekturen Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG und Agenten-Systemen – du hast Lösungen bereits produktiv umgesetzt Sicherer Umgang mit AI Coding Tools und deren effizientem Einsatz im Entwicklungsprozess Fundierte Kenntnisse in Linux, Docker und modernen Git-Workflows Erfahrung mit Azure und Infrastructure as Code (z. B. Terraform) von Vorteil Sehr gute Englischkenntnisse, Deutsch von Vorteil Du arbeitest gerne eigenverantwortlich, pragmatisch und mit einem klaren Fokus auf Umsetzung Studium im Bereich Informatik AI oder vergleichbare praktische Erfahrung
Frisches Obst Flexible Arbeitszeiten Team Events Kaffee, Tee o. Ä Bonuszahlungen Betriebsarzt Gute Anbindung No Dresscode Kantine/Betriebsrestaurant Essenszulage Home Office Urlaubs- und Weihnachtsgeld Mitarbeitervergünstigungen
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.