Das ist der Job
Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten, aktiver Weiterbildung und echten Mitgestaltungsmöglichkeiten in technischen Projekten Deine Aufgaben Entwickle und implementiere Integrationskomponenten für LLM-APIs und agentenbasierte Architekturen Baue Backend-Endpoints und Prototypen mit Technologien wie Python, TypeScript, FastAPI oder Node.js Konzipiere und setze Such- und Retrieval-Workflows mit Vector-Datenbanken wie Pinecone, Weaviate oder FAISS um Erarbeite robuste RAG-Pipelines und Tool-/Function-Calling-Schnittstellen Teste, dokumentiere und optimiere Kontext-Handling und Modell-Interaktionen im System Stimme dich mit Produkt, Infrastruktur und eventuell externen Technologiepartnern ab Dein Profil Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Fach Sehr gute Kenntnisse in Python oder TypeScript sowie praktische Erfahrung mit LLM-APIs und agentenähnlichen Architekturen Vertrautheit mit MCP-ähnlichen Konzepten oder vergleichbaren Protokollen Erfahrung mit Vector-DBs und RAG-Ansätzen ist wünschenswert Hohe Lernbereitschaft, selbstständige Arbeitsweise und gute Kommunika
Das brauchst du
Du gestaltest die Integration von LLM-basierten Komponenten und Agentenarchitekturen mit Fokus auf zuverlässige Kontextsteuerung und Performance.
Darum lohnt es sich
Überblick Du arbeitest in einem jungen Entwicklerteam an modernen Plattformlösungen für KI-gestützte Anwendungen. Du kannst deine bevorzugte Entwicklungsumgebung nutzen und bringst eigenen Hardwareeinsatz mit, wenn gewünscht.
