Das Unternehmen bietet eine spannende Möglichkeit für einen Senior GenAI Engineer, der in einem dynamischen und innovativen Umfeld arbeiten möchte. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von RAG-Systemen, bei denen Sie skalierbare Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen für geschäftskritische Enterprise-Anwendungen konzipieren und implementieren. Sie werden strukturierte LLM-basierte Workflows entwickeln, die Tool-Integration, Kontextsteuerung und Fehlerbehandlung umfassen. Zudem sind Sie für die Implementierung von MCP-konformen Tool-Schnittstellen und strukturierten Funktionsaufrufen innerhalb von LLM- und Agentensystemen zuständig. Ihre Aufgaben umfassen auch die Etablierung von Evaluierungslogiken, bei denen Sie Testsets, Bewertungsmetriken und Vergleichsverfahren zur systematischen Qualitätsmessung von LLM- und RAG-Systemen definieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Arbeit wird die Analyse von Tokenverbrauch, Latenzverhalten und Modellwahl sein, um die Performance und Wirtschaftlichkeit der Systeme zu optimieren. Das Team besteht aus engagierten Fachleuten, die gemeinsam an innovativen Lösungen arbeiten und sich gegenseitig unterstützen. Das Unternehmen legt großen Wert auf eine positive Unternehmenskultur, die Raum für persönliche und berufliche Entwicklung bietet.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet sowie mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen im Enterprise-Kontext. Sie sollten über tiefgehendes Fachwissen in GenAI-Systemen verfügen, insbesondere in Bezug auf Transformer-Architekturen, Embedding-Modelle, Retrieval-Strategien, Tool-Calling und strukturierte Output-Mechanismen. Der Umgang mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex, Vektordatenbanken, Cloud-basierten LLM-APIs und API-Integrationen sollte Ihnen vertraut sein. Eine qualitätsorientierte Arbeitsweise ist unerlässlich; Sie arbeiten iterativ, messgetrieben und mit klarem Fokus auf Robustheit, Antwortqualität und Kontrollierbarkeit. Zudem sind sichere und professionelle Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch erforderlich.