RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
Du konzipierst und entwickelst agentische KI-Systeme und Multi-Agenten-Workflows.
is mostly focused on shipping AI product features, with some AI systems and infrastructure work where needed.
At Machine Learning Architects Basel (MLAB), we assist and empower people and organizations in designing, building, and operating reliable d
Konzipiert AIoT-Architekturen (Hardware, Connectivity, Cloud) für Industriekunden, definiert GenAI- und AI-Ops-Services und führt ein Entwicklerteam fachlich.
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Umsetzung von individuellen Applikationen in interessanten und herausfordernden Kundenprojekten auf Basis von ASP.NET Code (Razor/Blazor) un
Plant und steuert SEO-Maßnahmen inkl. GEO/AEO, konzipiert automatisierte SEO-Workflows mit KI-Tools und koordiniert internationale Teams.
KI-Features liefern, die Zahlen bewegen: Du verantwortest KI-Features end-to-end – Belegerkennung, Klassifizierung, automatisches Verfassen
Entwirft Softwarearchitekturen, entwickelt Kundenlösungen in Java/Spring/Angular und setzt Agentic-Coding-Workflows mit Copilot und Claude Code im Team ein.
Our client is a leading supplier of software products in the field of eCustoms internationally.
Analysiert Logistikprozesse, setzt Digital Twins und ML-Lösungen beim Kunden um, leitet Projekte und integriert sie in SAP.
Deine Leidenschaft für die Frontend- und Backend Entwicklung kannst du in unseren spannenden und innovativen Projekten im AIoT (AI und IoT)
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Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
Baut No-Code-Automationen mit n8n, Make und Zapier, entwickelt KI-Agenten, pflegt Airtable-Datenbanken und betreut Kunden technisch.
Anspruchsvolle Projekte mit LLMs, Agentic RAG und AI-Agent-Frameworks wie LangGraph oder OpenAI Agent SDK.
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As our first Senior Data Scientist, you’ll be a core part of building the intelligence behind Skalar.
Du entwickelst Software mit Angular, Spring Boot, Kubernetes – für klassische und AI-basierte Lösungen Du gestaltest mit unseren Kunden ansp
Baut KI-gestützte Workflows und Automationen mit Make und Airtable, testet neue KI-Tools und erstellt Social-Media- und Content-Prozesse.
Design, Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen Konzeption, Implementierung und Optimierung von NLP-Lös
Erstellt KI-gestützt statische und animierte Werbemittel für Social, Display, Newsletter und Website, testet Varianten und optimiert sie anhand von KPIs.
Du entwickelst Individualsoftware für verschiedene Kunden und unterschiedlichste Use-Cases auf Basis von LLMs (z.
Aufgabenbereiche Entwicklung von KI-Automationen mit No-Code / Low-Code Tools wie n8n, Zapier, Make Entwicklung von KI-Agenten und Prompt En
Warum dieser Job gelistet ist
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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!
Wir sind salesHAX, eine führende Unternehmensberatung aus Hamburg. Mit über 600 betreuten Agenturen haben wir uns darauf spezialisiert, Unternehmen durch maßgeschneiderte 1:1-Betreuung und vor Ort-Support zum Erfolg zu führen. Von der Lead-Generierung über die Einführung effizienter Prozesse bis hin zum Bestandskundenmanagement und der Entwicklung einer starken Unternehmenskultur – wir sorgen dafür, dass jedes Detail der Unternehmen unserer Kunden stimmt!
Für ein hochkarätiges, noch geheimes KI-Projekt suchen wir nun einen brillanten Full-Stack Entwickler. Wir bauen ein exklusives, abobasiertes KI-Produkt, das zahlenden Mitgliedern konversationellen Zugang zu den dokumentierten Prinzipien einer bekannten Persönlichkeit gibt. Das ist kein generischer Chatbot, sondern ein präzises Retrieval-Augmented Generation (RAG) System, das ausschließlich auf den verifizierten Inhalten unseres Klienten basiert.
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