Unser Kunde sucht einen AI Software Engineer (m/w/d) im Bereich GenAI Services und Agents, um das Team in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu verstärken. In dieser Rolle arbeitest Du an der Entwicklung und Architektur von skalierbaren, sicheren KI-Lösungen, die in anspruchsvollen Finanzanwendungen eingesetzt werden. Du bist Teil eines Core-AI-Teams, das aus Mathematikern, AI Engineers und Data Scientists besteht, und bringst modernste Technologien wie LLM-Architekturen und KI-Agenten in die produktive Realität. Zu Deinen Aufgaben gehört die Weiterentwicklung der internen KI-Library sowie des Service Layers und der Business-Logik des zentralen GenAI-Services. Du implementierst sichere Authentifizierungslösungen und arbeitest an der Prozessierung komplexer Dokumente mit Vision-Language-Modellen. Darüber hinaus bist Du für die Qualitätssicherung der GenAI-Pipeline verantwortlich und identifizierst neue KI-Entwicklungen, um tragfähige Konzepte zur Weiterentwicklung der KI-Services abzuleiten. Der Arbeitgeber bietet flexible Arbeitsmodelle, die es Dir ermöglichen, sowohl vor Ort als auch remote zu arbeiten, und fördert aktiv Deine fachliche und persönliche Entwicklung durch individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.

Der ideale Kandidat bringt mindestens 3 Jahre fundierte Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit Python mit, idealerweise mit Kenntnissen in Django und DRF. Du hast Erfahrung in der Umsetzung produktionsreifer GenAI-Projekte, einschließlich LLM-Integration, Skalierung und Sicherheitsaspekten. Ein sicherer Umgang mit containerbasierten Entwicklungsumgebungen, vorzugsweise Rancher Desktop, ist erforderlich. Zudem solltest Du Erfahrung mit Vektordatenbanksystemen wie pgvector oder Chroma mitbringen und umfangreiche Test-Erfahrung, insbesondere mit pytest und Evaluationsframeworks, haben. Neben sehr guten Deutschkenntnissen (mindestens C1) sind auch Grundkenntnisse in Englisch von Vorteil. Nice-to-have sind Kenntnisse in NextJS oder React sowie Erfahrung in der Orchestrierung von Agenten und der Implementierung von Skills. Praktische Erfahrung im KI-gestützten Coding und in der Verarbeitung komplexer Dokumentstrukturen sind ebenfalls wünschenswert.