Entwicklung produktiver KI-Anwendungen und intelligenter Agenten von der Machbarkeitsanalyse und Prototypisierung bis zur Integration in bestehende Geschäftsprozesse und den stabilen Betrieb

Aufbau zentraler AI-Services für Retrieval, RAG, Orchestrierung und Dokumentenverarbeitung unter Einsatz von Azure AI Services, Vektordatenbanken, LLM-Frameworks und geeigneten Guardrails

Konzeption systematischer Evaluationsverfahren für generative KI inklusive Testsets, automatisierter Qualitätsmessung und frühzeitiger Erkennung von Performance- und Qualitätsveränderungen

Technische Umsetzung nach modernen DevOps- und Cloud-Prinzipien sowie Entwicklung datenintensiver und prädiktiver Lösungen und enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen und technischen Stakeholdern

Masterabschluss in Informatik, Data Science oder verwandter Fachrichtung sowie idealerweise mehrjährige Erfahrung im AI-, Machine-Learning- oder Software-Engineering

Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit produktiven LLM-Anwendungen, RAG-Architekturen und Prompt Engineering; Kenntnisse moderner Agent-Frameworks sind von Vorteil

Fundiertes Verständnis von Statistik und klassischen Machine-Learning-Verfahren sowie Erfahrung mit LLM Evaluation, Datenflüssen, Schnittstellen und der systematischen Verbesserung von AI-Qualität

Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Azure, sowie Containerisierung und CI/CD; sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sowie Erfahrung in regulierten Branchen von Vorteil