Intro

Arbeiten an modernen KI-Systemen mit starkem Fokus auf LLMs
Hohe Flexibilität (35-Std.-Woche, Mobilarbeit, moderne Arbeitsumgebung)

Firmenprofil

Unser Mandant ist eine etablierte, technologiegetriebene Organisation mit gesellschaftlicher Relevanz und einem starken Fokus auf digitale Innovation. In einem interdisziplinären Umfeld werden hier skalierbare Software-, Plattform- und Datenlösungen entwickelt und betrieben.

Aufgabengebiet

• Betrieb und Weiterentwicklung von KI-Services in Microsoft Azure mit Schwerpunkt auf DevOps / LLMOps
• Arbeit mit Large Language Models, sowie deren Integration über APIs
• Entwicklung und Optimierung von Embeddings, Vector Stores und Retrieval-Strategien (RAG)
• Konzeption und Umsetzung von Knowledge Graphen
• Entwicklung agentenbasierter Workflows und Frameworks
• Zusammenarbeit mit fachlichen und technischen Stakeholdern
• Technische Dokumentation und Qualitätssicherung der entwickelten Lösunge

Anforderungsprofil

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Betriebswirtschaft oder eine vergleichbare Qualifikation
• Ausgeprägtes Cloud-Native Mindset mit sehr guten Kenntnissen in Microsoft Azure
• Tiefgehende Erfahrung im Umgang mit Large Language Models und API-Integration
• Fundierte Kenntnisse im Bereich Retrieval-Augmented Generation (Embeddings, Vector Stores, Retrieval)
• Praxiserfahrung mit Knowledge Graphen und Graph-Technologien
• Erfahrung in der Entwicklung agentenbasierter KI-Workflows
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Vergütungspaket

• Unbefristete Festanstellung in Berlin
• 35-Stunden-Woche mit optionaler Erhöhung der Arbeitszeit (Flex-Modell)
• Flexible Arbeitszeiten und bis zu ca. 50 % mobiles Arbeiten
• 30 Tage Urlaub plus zusätzliche freie Tage rund um den Jahreswechsel
• Moderne Arbeitsumgebung in zentraler Lage
• Umfangreiche Benefits (Mobilität, Gesundheitsangebote, Verpflegung, Altersvorsorge, Sabbatical-Optionen)
• Strukturierte Einarbeitung sowie langfristige Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Kontakt

Marie Eilers

Referenznummer

JN-012026-6924778

Beraterkontakt

+49304000471102