AI Engineer

Responsibilities

• Neue KI-Technologien bewerten und in praxisnahe Lösungen übersetzen.

• KI-Lösungen konzipieren und umsetzen: Integration von LLMs und KI-APIs, Prompt Engineering, Aufbau von RAG-/Knowledge-Base-Systemen.

• Proof-of-Concepts entwickeln, neue Technologien evaluieren und erfolgreiche Ansätze in einen tragfähigen Zustand bringen – bis hin zur Übergabe an R&D oder in den produktiven Betrieb.

• Daten für KI-Anwendungen aufbereiten (ETL/ELT) und Ergebnisse fortlaufend evaluieren und verbessern.

• Use-Cases für KI im Unternehmen aktiv identifizieren – nicht nur mit der Tech-Brille, sondern mit Blick auf den konkreten Nutzen.

• Ergebnisse präsentieren und Fach- sowie Business-Teams bei KI-Themen beraten – auf dem jeweiligen technischen Niveau deines Gegenübers.

Requirements

• Du übernimmst ein vage formuliertes Problem und machst es zu deinem eigenen: Du findest den Weg, setzt den Maßstab und lieferst.

• Du hast ein gutes Gespür für Verhältnismäßigkeit – du baust die Lösung, die das Problem braucht, nicht die größtmögliche.

• Du prüfst deine eigenen Ergebnisse kritisch und erkennst selbst, wenn ein Ansatz nicht trägt – auch wenn du schon Aufwand investiert hast.

• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von Softwarelösungen, davon ein solider Teil in C# / .NET.

• Praktische Erfahrung im Bau von GenAI-Anwendungen: LLM-APIs, Prompt Engineering, RAG, Embeddings – und auch mit Agentic-AI-Ansätzen.

• Gute Python-Kenntnisse für Prototyping und KI-Tooling.

• Gute Übersicht über aktuelle Trends, verfügbare Off-the-shelf-Lösungen und neue Entwicklungen im KI-Umfeld – du weißt, wann man baut und wann man kauft.

• Nachweisbare Projekterfahrung in interdisziplinären Teams – idealerweise mit Projekten, die du eigenständig vorangetrieben hast.

• Sehr gute Deutschkenntnisse (Teamsprache ist Deutsch) und gute Englischkenntnisse.

• Bereitschaft zu regelmäßigen Reisen in unser HQ in Landau (ca. 5–10 % der Arbeitszeit).

Hard Skills

• C#

• .NET

• Python

• ETL

• ELT

• LLM-APIs

• Prompt Engineering

• RAG

• Embeddings

• Agentic AI

Soft Skills

• problem-solving

• critical thinking

• interdisciplinary collaboration

• presentation skills

• consulting

• adaptability

• self-assessment

• decision-making

• initiative

• communication