Senior Software Engineer GenAI Enterprise Applications (m/w/d)
Senior Software Engineer GenAI Enterprise Applications (m/w/d)
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Senior Software Engineer GenAI Enterprise Applications (m/w/d)
Jobriver HR Service
Internet, IT
München
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 71.500 € – 99.500 € (von XING geschätzt)
- Vor Ort
- Zu den Ersten gehören
Senior Software Engineer GenAI Enterprise Applications (m/w/d)
Über diesen Job
Senior Software Engineer GenAI Enterprise Applications (m/w/d)
Beschreibung
Das Unternehmen bietet eine spannende und herausfordernde Umgebung für IT-Exzellenz und fördert die Entwicklungsmöglichkeiten seiner Mitarbeiter. In dieser Rolle als Senior Software Engineer sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von Enterprise-Ready GenAI-Lösungen. Sie arbeiten an agentischen Systemen und GenAI-Funktionalitäten, die robust, skalierbar und auditierbar in Enterprise-Landschaften integriert sind. Ihre Aufgaben umfassen die Implementierung von AI-Architekturen, wie AI-Microservices und AI-Gateways, sowie die Integration von GenAI in bestehende Fachanwendungen. Sie werden auch mit Meta-Modellen und Domänen-Sprachen arbeiten, um eine saubere Trennung der Anliegen zu gewährleisten. Zudem sind Sie für das Testing, Monitoring und die Implementierung von Policies verantwortlich, um die Nachvollziehbarkeit und Steuerbarkeit der AI-Komponenten sicherzustellen. In einem dynamischen Team, das eng mit Cloud- und Plattformteams zusammenarbeitet, haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem modernen Tech-Stack zu erweitern und an innovativen Projekten zu arbeiten. Das Unternehmen legt großen Wert auf eine positive Unternehmenskultur, in der Teamarbeit und kontinuierliches Lernen gefördert werden.
Anforderungen
Der ideale Kandidat bringt mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von geschäftskritischen Anwendungen mit, vorzugsweise in Microservice- oder Event-getriebenen Architekturen. Sehr gute Kenntnisse in Java, Spring Boot oder Quarkus sowie in TypeScript, React, Angular oder Vue sind erforderlich. Erfahrung mit Docker und Kubernetes sowie Kenntnisse in Cloud-Technologien sind von Vorteil. Sie sollten auch über erste praktische Erfahrungen mit GenAI und LLMs verfügen, insbesondere in Bereichen wie Retrieval-Augmented Generation oder Workflow-Orchestrierung. Ein klares Verständnis von sauberen Architekturen, Separation of Concerns und Sicherheits- sowie Qualitätsbewusstsein sind unerlässlich. Teamorientierung, Neugier und die Fähigkeit, eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammenzuarbeiten, sind ebenfalls wichtige Eigenschaften. Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch auf einem sehr guten Niveau sind erforderlich.
