Als führendes Unternehmen im Bereich Softwarelösungen für das Gesundheitswesen sind wir in 19 Ländern tätig und beschäftigen über 9.000 engagierte Mitarbeitende. Du wirst in einem dynamischen und innovativen Umfeld arbeiten, das voller Möglichkeiten steckt. Mit Deinem Einsatz und Deiner Leidenschaft hast Du die Gelegenheit, einen nachhaltigen Unterschied zu machen.

Gemeinsam gestalten wir das Gesundheitssystem der Zukunft. Werde Teil unserer Mission und mache den Unterschied – für eine Welt, in der Wissen Leben rettet! 

Dein Beitrag:

• Du bist verantwortlich für die Entwicklung robuster, skalierbarer Backends für AI-gestützte Interfaces, einschließlich Conversational UI, Decision Support und Workflow Automation.

• In deiner Rolle orchestrierst du agentische Systeme mit modernen Frameworks wie LangChain, CrewAI oder Semantic Kernel.

• Zudem integrierst und bindest du Foundation Models über APIs (z. B. OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, Mistral) in produktive Umgebungen an.

• Das Design und die Umsetzung intelligenter Backend-Komponenten für Kontextmanagement, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Memory, Tool Use und Multi-Agent-Architekturen gehören ebenfalls zu deinen Aufgaben.

• Außerdem baust du Pipelines zur Prompt-Optimierung, Inferenzsteuerung und Nutzungsanalyse auf und arbeitest eng mit Frontend-, UX- und Infrastrukturteams zusammen.

Das bringst Du mit:

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder verwandten Disziplinen.

• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen, insbesondere mit Fokus auf agentische Systeme und Tool-Augmentation, hast du bereits gesammelt.

• Fundiertes Know-how in Python (LangChain, FastAPI, AsyncIO, Pydantic) sowie in Modell-APIs, Datenintegration und CI/CD zeichnet dich aus.

• Außerdem bringst du Erfahrung mit Azure AI, Azure ML oder vergleichbaren Cloud-Stacks (GCP, AWS von Vorteil) mit.

• Kenntnisse in Vektordatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Pinecone, FAISS) sowie Embedding-Modellen zur Umsetzung von RAG-Ansätzen und ein Verständnis für Performance-, Skalierungs- und Sicherheitsanforderungen im Produktivbetrieb von AI-Systemen runden dein Profil ab.