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Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für Planung, Routing, Memory und Tool Integration Konzeption robuster Kommunikationsarchitekturen zwischen Agenten und Entwicklung modularer Bausteine für erweiterbare Multi Agent Systeme Implementierung von strukturierten Outputs, Schema-Validierung und Function Calling Definition von Guardrails, Fallback-Strategien und Mechanismen zur Minderung von Halluzinationen Entwurf von Evaluierungs-Pipelines für Qualität, Latenz und Kosten LLM Engineering & Model Integration Arbeit mit Gemini, Claude und offenen Modellen über APIs Implementierung von fortgeschrittenem Prompt Engineering und System Instruction Design Optimierung der Modellnutzung hinsichtlich Kosten, Latenz und Zuverlässigkeit Aufbau und Pflege von RAG-Pipelines unter Verwendung von Vektordatenbanken Implementierung von Observability, Tracing und Monitoring für LLM-basierte Systeme Cloud Architecture & Deployment Architektonische Gestaltung von Cloud-nativen KI-Systemen auf der Google Cloud Nutzung von Vertex AI, Agent Engine, Model Garden und verwandten Diensten Deployment von Diensten unter Verwendung der Vertex AI Agent Engine, Cloud Run, GKE oder Serverless-Architekturen Implementierung von CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code Gewährleistung einer sicheren Architektur mit IAM, Service Accounts und Data Governance Collaboration & Enablement Enge Zusammenarbeit mit den Cloud, Ad Technology und Digital Analytics Teams Erstellung technischer Dokumentationen sowie interner Schulungs- und Wissensmaterialien Leitung technischer Workshops sowie Mentoring von Engineers im Bereich Agent System Design
Mehr als 3 Jahre Erfahrung im Bereich Software Engineering, ML Engineering oder Backend-Systeme Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Deployment von LLM-basierten Systemen in der Produktion Praktische Erfahrung mit dem Google Agent Development Kit, LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Agent Frameworks Starke Python-Kenntnisse und saubere Software-Architektur-Praktiken Tiefgehendes Verständnis von LLMOps einschließlich Versioning, Evaluierung, Monitoring und Kostenkontrolle Erfahrung mit RAG-Architekturen und Vektordatenbanken Umfassendes Wissen über Google Cloud, insbesondere Vertex AI und Cloud-native Deployment-Muster Erfahrung im Entwurf sicherer und skalierbarer verteilter Systeme Praktische Erfahrung mit der Google Cloud-Authentifizierung einschließlich OAuth 2.0, Service Accounts und IAM Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch Zusatzleistungen & Vorteile (Perks & Benefits) Co-Working – Du verfügst über einen Platz in den besten Co-Working Spaces in Düsseldorf, Zürich, Barcelona oder Hamburg Remote 1st – Alle unsere Prozesse sind für dezentrales Arbeiten ausgelegt. Du entscheidest, ob du lieber im Home Office arbeitest oder deinen Tag in einem unserer Büros verbringst Home Office Equipment – Wir stellen dir einen Standard für deine Remote-Arbeitsumgebung zur Verfügung Tierliebhaber – Wenn du einen Hund hast, kannst du ihn in jedes unserer Büros mitbringen Skill Building – Als hochspezialisierter Technologiepartner unterstützen wir deine Entwicklung mit Zertifikaten, Konferenzbesuchen und Schulungen
Digitl ist ein junges und innovatives Unternehmen im Bereich Marketing und Cloud-Technologie. In einem kollaborativen und cross-funktionalen Umfeld entwickeln wir neue Konzepte, um unsere Kunden verschiedener Branchen in eine digital geprägte Zukunft zu führen. Werde Teil davon und bringe als Generative AI Engineer deine eigenen frischen und zukunftsweisenden Ideen ein, um gemeinsam die weitere Entwicklung von Digitl mitzugestalten.
Als Generative AI Engineer besteht deine Rolle darin, Multi-Agent-Systeme in Produktionsqualität auf der Google Cloud zu entwerfen und zu entwickeln. Du wirst skalierbare Agent-Netzwerke unter Verwendung des Google Agent Development Kit, der Vertex AI Agent Engine und führenden Foundation Models wie Gemini und Claude architektonisch gestalten und implementieren.
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