Vollständige Stellenanzeige von lab25 GmbH
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Deine Rolle & Aufgaben
Wir bauen unser Data & AI Chapter aus und suchen jemanden, der kognitive Systeme nicht nur baut, sondern wirklich durchdenkt. AlsSenior AI Engineerentwickelst du Agentenarchitekturen, die in echten Unternehmenskontexten funktionieren: modular, erklärbar, compliance-fest und direkt an Business-Zielen ausgerichtet.
Du arbeitest nicht im Elfenbeinturm. Du bist nah an Projekten, nah an Kunden, nah am Chapter und du weißt, wie man KI-Systeme so baut, dass sie nicht nach drei Monaten weggeworfen werden.
Was du konkret machst:
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Agentic Architecture:Du konzipierst und baust modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
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Context Engineering & AI Pipelines:Du gestaltest systematisch Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines für reproduzierbare, qualitätssichere Ergebnisse - von der Datenaufbereitung bis zur strukturierten Ausgabe.
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RAG & Knowledge Integration:Du baust Retrieval-Systeme auf internen Wissensdatenbanken, wählst die richtige Architektur (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und machst Unternehmenswissen für Agenten nutzbar.
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Evaluation & Safety:Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und sorgst dafür, dass Systeme kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.
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Composable Agents:Du entwickelst wiederverwendbare Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic) und trägst damit zum Chapter-Knowledge aktiv bei.
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Kundenprojekte:Du arbeitest direkt in Projekten mit, übernimmst technische Verantwortung und bist Ansprechpartner*in für den technischen Part gegenüber dem Kunden.
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Forschungskooperationen:Du bringst dich in Kooperationsprojekte mit Universitäten und Forschungseinrichtungen ein - von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass neue Erkenntnisse den Weg in die Praxis finden. Wer Lust hat, kann darüber hinaus in geförderten Forschungsprojekten mitwirken, die wir gemeinsam mit Uni- und FH-Partnern aufsetzen und durchführen.
Dein Profil
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5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - davon nachweisbare, intensive Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
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Du hast Agentensysteme nicht nur prototypisch gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht und weißt, wo es wirklich hakt.
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Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
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Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin: strukturiert, versionierbar, evaluierbar und weißt, wie Kontextqualität die Systemleistung bestimmt.
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Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows - nicht Spielzeug, sondern Hebel.
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Du kannst technische Komplexität in Kundengesprächen verständlich machen und Entscheidungen begründen.
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Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
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Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist ein Plus; Hunger auf Evaluation & Safety kein Nice-to-have, sondern Grundhaltung.
Was wir dir bieten
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Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
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Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege, damit gute Ideen schnell umgesetzt werden können.
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Die Möglichkeit, technische Entscheidungen aktiv mitzugestalten und Verantwortung für Lösungen zu übernehmen.
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Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
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Raum für Weiterentwicklung, Lernen und Experimentieren mit neuen Technologien - insbesondere im Bereich AI und moderne Softwareentwicklung.
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Ein moderner Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.
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Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).
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