Deine Aufgabe

Wir suchen einen hochqualifizierten Agentic AI Developer mit über 5 Jahren Erfahrung, um intelligente KI-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die die Geschäftstransformation und Innovation vorantreiben. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Expertise in Generative AI, Large Language Models (LLMs), KI-Agenten-Frameworks und modernen Software-Engineering-Praktiken.

Diese

Rolle erfordert praktische Erfahrung im Aufbau skalierbarer, sicherer und produktionsreifer KI-Systeme, die auf Unternehmensziele ausgerichtet sind.

Hauptaufgaben

- Entwurf, Entwicklung und Implementierung von KI-Agenten für geschäftliche Anwendungsfälle im Unternehmensumfeld
- Aufbau intelligenter Workflows unter Nutzung von LLMs, Tools, APIs, Memory Management und Human-in-the-Loop-Genehmigungsmechanismen
- Entwicklung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen unter Verwendung von Unternehmens-Wissensrepositorien und strukturierten/unstrukturierten Datenquellen
- Integration von KI-Lösungen mit Unternehmensanwendungen, Datenbanken, APIs und Wissensmanagementsystemen
- Erstellung und Pflege wiederverwendbarer Prompts, Tools, Templates und Workflow-Komponenten
- Bewertung von KI-Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Latenz, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz
- Anwendung von Machine-Learning-Techniken und statistischen Methoden, wo angemessen
- Bereitstellung, Überwachung, Fehlerbehebung und kontinuierliche Optimierung von KI-Anwendungen in Produktionsumgebungen
- Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheits-, Datenschutz-, Governance- und Responsible-AI-Standards
- Enge Zusammenarbeit mit Architekten, Entwicklern, Product Ownern und Business-Stakeholdern zur Bereitstellung innovativer KI-Lösungen
- Beitrag zur KI-Lösungsarchitektur, zum technischen Design und zu Best-Practice-Frameworks

Dein Profil Wir suchen einen hochqualifizierten Agentic AI Developer mit mehr als 5 Jahren Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung intelligenter KI-Lösungen. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Expertise in Generative AI, Large Language Models (LLMs), KI-Agenten-Frameworks und modernen Software-Engineering-Praktiken sowie praktische Erfahrung im Aufbau skalierbarer, sicherer und produktionsreifer KI-Systeme. Muss-Kriterien

- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich
- Mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, KI-Lösungsdesign oder Enterprise-Anwendungsentwicklung
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python
- Praktische Erfahrung mit Generative AI
- Praktische Erfahrung mit Large Language Models (LLMs)
- Praktische Erfahrung in der KI-Anwendungsentwicklung




- Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von KI-Agenten
- Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung autonomer Workflows
- Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen
- Fundiertes Verständnis von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architekturen
- Erfahrung mit Embeddings
- Erfahrung mit Vektordatenbanken
- Erfahrung mit semantischer Suche
- Erfahrung mit Knowledge-Retrieval-Systemen
- Solides Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Solides Verständnis von Modellevaluierung
- Solides Verständnis von statistischen Techniken
- Erfahrung in der Arbeit mit REST APIs
- Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken
- Erfahrung in der Arbeit mit Git
- Erfahrung in der Arbeit mit Testing-Frameworks
- Erfahrung in der Arbeit mit CI/CD-Pipelines
- Kenntnisse von Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder Google Cloud Platform
- Erfahrung mit Docker
- Erfahrung mit Containerisierung
- Erfahrung mit Enterprise-Integrationen
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten
- Ausgeprägte Troubleshooting-Fähigkeiten
- Ausgezeichnete mündliche Kommunikationsfähigkeiten
- Ausgezeichnete schriftliche Kommunikationsfähigkeiten

Von Vorteil

- Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
- Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain
- Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie Semantic Kernel
- Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie AutoGen
- Erfahrung mit KI-Orchestrierungs-Frameworks wie CrewAI
- Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungs-Plattformen wie Temporal
- Kenntnisse des Model Context Protocol (MCP)
- Erfahrung mit KI-Observability
- Erfahrung mit Evaluation-Frameworks
- Erfahrung mit Guardrails
- Erfahrung mit der Implementierung verantwortungsvoller KI
- Vertrautheit mit Prompt Engineering
- Vertrautheit mit Agenten-Memory-Management
- Vertrautheit mit Tool-Calling-Architekturen
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit SharePoint
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit Jira
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit ServiceNow
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit Microsoft Teams
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit SAP
- Kenntnisse von MLOps
- Kenntnisse von Best Practices für KI-Deployment
- Erfahrung in der Arbeit in Telekommunikationsumgebungen




- Erfahrung in der Arbeit in Fertigungsumgebungen
- Erfahrung in der Arbeit in Automobilumgebungen
- Erfahrung in der Arbeit in großen Enterprise-Umgebungen
- Microsoft Azure AI-Zertifizierungen oder gleichwertige KI-Zertifizierungen
- Erfahrung mit Fine-Tuning
- Erfahrung mit Prompt-Optimierung
- Erfahrung mit KI-Governance-Frameworks
- Kenntnisse von Knowledge Graphs
- Kenntnisse von Graph-basierten RAG-Architekturen
- Erfahrung mit multimodalen KI-Anwendungen mit Text, Bild und Document Intelligence
- Beiträge zu Open-Source-KI-Projekten oder -Communities

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