GenAI Engineer (m/w/d) - System Engineering / Admin, Ingenieur

Ihre Aufgaben Deine Mission: Intelligente Systeme der n chsten Generation KI-L sungen konzipieren und realisieren Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use-Cases.
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Modellierung Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Gesch ftsprozesse.

Fundament: W hrend dein Fokus auf Generative AI liegt, nutzt du dein Wissen in klassischen Machine-Learning-Verfahren und Deep Learning, um hybride L sungen zu schaffen, wo LLMs alleine nicht ausreichen.
Verantwortung f r End-to-End-L sungen Production-Ready AI: Du bringst GenAI-Applikationen von der ersten Prompt-Idee ber den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).

Daten Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage f r Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
Qualit tssicherung: Sicherstellung von Stabilit t, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance-Optimierung.
Beratung Zusammenarbeit Technologie- bersetzer: Du erkl rst Stakeholdern den Unterschied zwischen Hype und echtem Business-Value und bersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen.
Interdisziplinarit t: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst

• innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software- kosysteme einzubetten.

Weiterentwicklung Wissensaustausch State-of-the-Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten-Frameworks.

Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features f r die attempto Akademie.
Ihr Profil Fachliches Profil (Fokus GenAI) Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einem oder mehreren LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.

GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z. B.
Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).

Sprachgenie: Exzellente Python-Kenntnisse sind deine Basis.
Technisches Verst ndnis Basis Cloud Deployment: Erfahrung mit Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.

Architektur: Solides Verst ndnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.

KI-Fundament: Du verstehst die Mathematik hinter Deep Learning und hast bereits mit Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow gearbeitet dies hilft dir, GenAI-Modelle tiefergehend zu verstehen.

Arbeitsweise Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich w chentlich neu erfindet.

Analytik: Du arbeitest strukturiert und beh ltst auch bei komplexen Systemarchitekturen den berblick.

Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souver n und adressatengerecht vermitteln und verf gst ber sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Nice to have Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z. B.
Banking, Insurance). xnbtkat
Kenntnisse in Frontend-Technologien (z. B.
Streamlit, React, Copilotkit/AG-UI) f r den schnellen Bau von KI-Demos und berzeugenden GenAI-Webapps.
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