ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform.
Entwickelt KI-basierte Anwendungen, Agents und Automatisierungen, bindet sie an Unternehmenssysteme an und erschließt dafür Use Cases mit den Fachbereichen.
Du sitzt zusammen mit Produkt- und Energieexperten im Kernteam von einklang OS.
Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agen
Software-Fabrik & Harness Unseren Agent-Harness weiterentwickeln: Specs, Agenten-Review, Guardrails, Deploy KI-basierte CI/CD-Pipeline und T
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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Location: Munich Tappz is building AI-native applications powered by large language models.
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Du entwickelst die Software unserer Bestückungs- und Inspektionsmaschinen weiter: Bewegungssteuerung, Bildverarbeitung, Kalibrierung (C#,.NET).
Baut Daten-Pipelines und Integrationen und entwickelt LLM-basierte Agenten für Media-Buying, Content und Churn-Prevention.
Ganzheitliche Produktentwicklung: Du verantwortest Features vom ersten Konzept bis zum Einsatz in der Produktivumgebung und bei echten Nutze
Als Sales Director Europe treibst du die Marktexpansion voran.
Develop, implement, and optimize machine learning and AI models, with a strong emphasis on LLMs.
im Team As Principal AI Engineer at SQUER it’s your job to plan and coordinate the AI-enhanced development of new digital initiatives for ou
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks (z.
im Team At SQUER, we help established companies become AI-native engineering organizations.
brings together applied LLM engineering and solid backend engineering in TypeScript.
Konzeption, Architektur und Entwicklung produktiver AI-Agent-Lösungen auf Basis von Microsoft Azure AI Services und Azure AI Foundry Umsetzu
Multi-Agent-Architektur & Orchestrierung Konzeption und Umsetzung produktionsreifer Multi Agent Systeme mit klar definierten Strategien für
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Zur Verstärkung der Abteilung Operationelle Analyse und Studien in der Organisation Studien und Simulation suchen wir für Airbus Defence and
Baut das agentische System um ein eigenes Foundation-Modell: Harnesses, Inferenzlogik und Kontextkuration für autonome Multi-Step-Aufgaben.
Verantwortet die technische Ausrichtung der Engineering-Bereiche, gestaltet Architektur und APIs für Agenten und führt den Wandel zu agentischem Engineering.
Entwicklung und Optimierung innovativer Softwarearchitekturen, KI-Anwendungen, Algorithmen für spannende Forschungsprojekte Eigenständige Um
Warum dieser Job gelistet ist
Eindeutige KI-Rollenbezeichnung im Stellentitel. Prüfverfahren ansehen
ILP aufbauen: Du besprichst mit dem PO die nächsten Schritte der Weiterentwicklung und arbeitest erfolgreich mit den Kollegen am Aufbau der Plattform. ILP Entwicklung technisch steuern: Du verantwortest den technischen Auf- und Ausbau der Plattform. ILP-Weiterentwicklung mitdenken: Du bist involviert in die Requests zur Weiterentwicklung und verantwortest deren technische Umsetzung in der Software.
Zusammenarbeit mit IT Du arbeitest mit allen Stellen, die zum Betrieb der Software nötig sind, professionell zusammen. Technische Verantwortung: Du übernimmst Verantwortung im Aufbau des Technologiestacks. Qualifikation Beruflicher Hintergrund: Du hast mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise mit mehreren produktiv eingesetzten Anwendungen oder Plattformen.
Wünschenswert wäre Erfahrung mit LLM-basierten Produktfunktionen, Prompting, Retrieval-Systemen oder mehrstufigen KI-Workflows sowie Software-Entwicklungserfahrung aus der Zeit vor dem aktuellen GenAI-Boom, mit entsprechendem Blick für Wartbarkeit, Architektur und realistische Produktreife. Fachkenntnisse: Du hast sehr gute Kenntnisse in Python sowie fundierte Erfahrung mit Backend-Entwicklung, z. B.
Ruby on Rails, Django, FastAPI oder vergleichbaren Frameworks. Du hast Erfahrung mit Cloud- und Infrastrukturthemen wie Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, AWS oder Azure und eine nachweisbare Praxis in der Umsetzung von ML-, NLP- oder datenbasierten Anwendungen, z. B.
Klassifikation, RAG, Embeddings, Pipelines oder Modellintegration. Erfahrung in fachlich komplexen Domänen wie Bildung, Didaktik, Wissensmanagement, Healthcare, Data Platforms oder regulierten Umfeldern wäre wünschenswert. Methodik: Du hast eine eigenständige, strukturierte Arbeitsweise mit hohem Qualitätsanspruch, guter Auffassungsgabe und sicherer Kommunikation im Team sowie mit Fachbereichen.
Persönliche Fähigkeiten: Du hast Erfahrung in technischer Führung, Mentoring, Architekturentscheidungen oder enger Zusammenarbeit mit Product Ownern und Stakeholdern, was dir den Einstieg erleichtert. Sprachkenntnisse: Du verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, die es dir ermöglichen, effektiv zu kommunizieren
Mobiles Arbeiten innerhalb Deutschlands Flexibles Arbeitszeitmodell 6 Wochen Urlaub im Jahr Mitarbeiterrabatte: attraktive Preisnachlässe bei unterschiedlichen Anbietern Interne & externe Weiterbildungsmöglichkeiten, festes jährliches Weiterbildungsbudget Jobrad Wellpass Zuschuss zum Deutschland-Ticket Bildschirmarbeitsplatzbrille Gruppenunfallversicherung Bei uns erwartet dich ein vorurteilsfreies, wertschätzendes Miteinander. Wir leben Vielfalt – sowohl mit unseren Teilnehmer:innen als auch im GFN-Team. Interessiert? Dann bewirb dich jetzt über unser Bewerbungsformular – inklusive Gehaltswunsch und frühestmöglichem Startdatum. Falls du noch Fragen hast, sprich uns gerne an.
Die GFN GmbH begleitet als Bildungsanbieter mit IT-Spezialisierung deutschlandweit Menschen bei ihrer Weiterbildung und beruflichen Neuorientierung. Die GFN GmbH sucht dich für die Schwestergesellschaft EduTech GmbH, die Produktentwicklung der GFN. Du hast Lust auf eine spannende Herausforderung im Bildungsbereich?
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Wir suchen eine:n erfahrene:n Software Engineer:in für die Entwicklung produktnaher Anwendungen im Bildungsbereich, mit klarem Schwerpunkt auf Backend, Infrastruktur und tragfähiger Softwarearchitektur. Machine Learning, LLMs und datengetriebene Funktionen spielen eine wichtige Rolle, sollen aber pragmatisch und nutzerorientiert eingesetzt werden. Die Position richtet sich an Personen mit belastbarer Projekterfahrung, nicht an rein akademisch oder theoretisch geprägte Profile.
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