VAGO Solutions ist eines der innovativsten KI-Startups in Deutschland und

hat sich durch die Entwicklung eigener Open-Source-Sprachmodelle,

darunter die international beachtete Modellreihe SauerkrautLM, einen

Namen gemacht. Aus einem Hochschulprojekt entstanden, arbeitet das heute

rund zehnköpfige, vollständig remote aufgestellte Team an State-of-the-Art-

KI-Technologien, die Forschung und reale Produktentwicklung auf einzigartige Weise verbinden.

Die ausgeschriebene Position richtet sich an Absolvent:innen oder

Kandidat:innen mit bis zu fünf Jahren Berufserfahrung, die Lust haben, in die

Welt der modernen KI einzutauchen, mit Open-Source-LLMs zu arbeiten und

Schritt für Schritt Verantwortung für eigene Projekte zu übernehmen.

Aufgaben

Die Rolle verbindet praktische KI-Entwicklung mit viel Freiraum für Forschung, Lernen und eigenes Experimentieren. Nach einer intensiven Einarbeitung wirst du ein großes Kundenprojekt eigenständig betreuen.

• Entwicklung und Weiterentwicklung moderner KI-Anwendungen auf Basis von Open-Source-LLMs, z. B. SauerkrautLM, Mistral oder LlaMA
• Mitarbeit an agentischen KI-Systemen und intelligenten Pipelines, die KI-Modelle mit realen Unternehmensprozessen verbinden
• Nutzung und Kombination moderner KI-Technologien wie Embeddings, RAG oder (optional) Vision-Modellen
• Schrittweise Übernahme der vollständigen Verantwortung für eineigenes Kundenprojekt: Von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung
• Direkte Kommunikation mit Kund:innen, Aufnahme von Anforderungen und Präsentation von Ergebnissen
• Eigenständiges Experimentieren mit aktuellen KI-Modellen und Forschungsergebnissen, inklusive der Möglichkeit, neue Ideen direkt in Projekten auszuprobieren
• Teilnahme an der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Open-Source-Modelle und Tools von VAGO

Qualifikation

Harte Anforderungen:

• Fundierte praktische Erfahrung in KI und Machine Learning, nachweisbar durch eigene Projekte, GitHub-Repositories, private Experimente oder forschungsnahe Tätigkeiten (Berufserfahrung ist nicht zwingend erforderlich)
• Solide Python-Kenntnisse in der Praxis, insbesondere im Kontext von KI, ML oder Datenpipelines
• Technische Kenntnisse über Agentensysteme und deren Funktionsprinzipien (z. B. Tool Use, Multi-Step-Reasoning, autonome Aufgabenbearbeitung)
• Verständnis, wie KI und LLMs funktionieren, einschließlich grundlegender Trainingsprinzipien, Modellverhalten und Evaluationsmethodik
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Kundenkommunikation erforderlich)
• Spaß an Kommunikation sowie ein professionelles, freundliches Auftreten

Nice-to-have / Themen, in die du dich einarbeiten kannst:

• Erste Berührungspunkte mit Vision-Modellen oder multimodaler KI Erfahrung mit NER-Tools wie GLiNER
• Grundkenntnisse im Deployment (z. B. Docker) oder im Umgang mit GitHub
• Wissen über Embeddings, Vektordatenbanken oder RAG-Systeme
• Erfahrung mit Open-Source-Modellen auf Hugging Face

Persönlich:

• Große Neugier und Lust, moderne KI-Technologien auszuprobieren
• Humor, Lockerheit und Freude an einem freundschaftlichen Miteinander
• Wunsch, in einem sehr modernen, forschungsnahen Umfeld zu wachsen
• Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen und eigene Ideen einzubringen

Benefits

• Forschung & Freiheit: Raum, eigene Ideen zu entwickeln, neue Modelle zu testen und echte State-of-the-Art-Technologien anzuwenden
• Remote-First: Arbeiten von überall in Deutschland: Flexibel, selbstbestimmt, ohne starre Bürostrukturen
• Schneller Impact: Frühe Übernahme von Verantwortung für ein großes Kundenprojekt
• Modernster Tech-Stack: Zugang zu den neuesten Open-Source-LLMs, agentischen Systemen, Vision-Modellen und RAG-Architekturen
• Humorvolle Teamkultur: Freundschaftliches Miteinander, lockerer Umgang, Freude an gemeinsamer Weiterentwicklung
• Lernkurve garantiert: Direkte Zusammenarbeit mit den Gründern und erfahrenen KI-Engineers
• Starke Marke: Arbeiten an Modellen wie SauerkrautLM, die international Anerkennung finden
• Gesunde Work-Life-Balance: Hohe Flexibilität und eigenverantwortliches Arbeiten, sowie ein faires Package