Deine Mission: Intelligente Systeme der nächsten Generation

KI-Lösungen konzipieren und realisieren

• Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use-Cases.
• Modellierung & Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Geschäftsprozesse.
• Fundament: Während dein Fokus auf Generative AI liegt, nutzt du dein Wissen in klassischen Machine-Learning-Verfahren und Deep Learning, um hybride Lösungen zu schaffen, wo LLMs alleine nicht ausreichen.

Verantwortung für End-to-End-Lösungen

• Production-Ready AI: Du bringst GenAI-Applikationen von der ersten Prompt-Idee über den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).
• Daten & Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage für Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung von Stabilität, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance-Optimierung.

Beratung & Zusammenarbeit

• Technologie-Übersetzer: Du erklärst Stakeholdern den Unterschied zwischen "Hype" und echtem Business-Value und übersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen.
• Interdisziplinarität: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst*innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software-Ökosysteme einzubetten.

Weiterentwicklung & Wissensaustausch

• State-of-the-Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten-Frameworks.
• Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features für die attempto Akademie.

• Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einem oder mehreren LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.
• GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z.B. Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).
• Sprachgenie: Exzellente Python-Kenntnisse sind deine Basis.

Technisches Verständnis & Basis

• Cloud & Deployment: Erfahrung mit Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
• Architektur: Solides Verständnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.
• KI-Fundament: Du verstehst die Mathematik hinter Deep Learning und hast bereits mit Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow gearbeitet – dies hilft dir, GenAI-Modelle tiefergehend zu verstehen.

Arbeitsweise

• Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich wöchentlich neu erfindet.
• Analytik: Du arbeitest strukturiert und behältst auch bei komplexen Systemarchitekturen den Überblick.
• Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souverän und adressatengerecht vermitteln und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Nice to have

• Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
• Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z.B. Banking, Insurance).
• Kenntnisse in Frontend-Technologien (z.B. Streamlit, React, Copilotkit/AG-UI) für den schnellen Bau von KI-Demos und überzeugenden GenAI-Webapps.

• JobRad - Leasingangebot mit Arbeitgeberzuschuss
• JobTicket - lohnsteuerfreier Arbeitgeberzuschuss
• Vertraglich geregelte Weiterbildungen - gezielte persönliche und fachliche Weiterentwicklung
• Betriebliche Altersvorsorge - Zuzahlung auf den Versicherungsbeitrag
• Cooles Office mit viel Raum für Kreativität - mobiles Arbeiten im Homeoffice je nach Projektsituation möglich
• Mitgestaltung von attempto - Geschäftsführung bezieht Mitarbeiter proaktiv mit ein
• Mentoring-Programm - Mentoren für neue Mitarbeiter
• Zahlreiche Firmenevents - Sommerfest, Wiesn, Jahresabschlussfeier uvm.
• Knowhow-Transfer - Zahlreiche innerbetriebliche Angebote
• Fit-im-Job Angebote - Gesundheitstage, Firmenläufe uvm.
• Regionaler Einsatz - Meist regionaler und langfristiger Projekteinsatz
• Erfolgreiche Teamarbeit - durch Offenheit und Zusammenhalt aller im Team
• Innovative Projekte - beim Kunden und in der attempto Innovations-Manufaktur