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LLM Engineer / AI Platform Engineer (m/w/d)

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relyon

Internet, IT

Tübingen

  • Art der Anstellung: Vollzeit
  • 58.000 € – 64.500 € (von XING geschätzt)
  • Vor Ort

LLM Engineer / AI Platform Engineer (m/w/d)

Über diesen Job

LLM Engineer / AI Platform Engineer (m/w/d)

Projektkontext

OneAI ist eine mandantenfähige Enterprise-KI-Plattform mit lokal betriebenen Sprachmodellen (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), automatisierten Datenimporten und Agentensteuerung.

Als LLM Engineer bist Du für die technische Basis unserer KI-Funktionen verantwortlich:
Du orchestrierst die Modellbereitstellung (Ollama), Embedding-Logik (LangChain, pgvector) und entwickelst das semantische Rückgrat unseres Systems – mandantenfähig, performant und EU-konform.

Deine Aufgaben

  • Integration, Management und Optimierung lokaler LLMs (Ollama, LLaMA, Mistral, DeepSeek)
  • Aufbau und Pflege der Embedding-Pipeline (Text-Chunks, pgvector, LangChain)
  • Entwicklung & Betreuung von RAG-Komponenten , Retrieval-Strategien, Scoring
  • Unterstützung bei LARA-Logik (Layered AI Retrieval Architecture) und promptbasierter Steuerung
  • Modell-Management & Multi-Modell-Verwaltung (per API, CLI oder REST)
  • Zusammenarbeit mit Backend (API), DevOps (Deployment), PO (Use Cases)
  • Performance-Tuning, GPU-Auslastungsanalyse (MIG), Troubleshooting1

Unser Stack

  • LLM-Infra: Ollama, Mistral, LLaMA, DeepSeek, GPU via MIG
  • Embedding: LangChain, pgvector, Chunking, TextSplitter, FAISS (optional)
  • Backend/API: Bun, TypeScript, REST, WebSocket
  • Storage: PostgreSQL, SeaweedFS, JSON-Vektoren
  • Orchestrierung: Docker, Traefik, 0codeDeploy, Prometheus, Grafana

Dein Profil

  • Erfahrung mit LLM-Infrastruktur (Ollama, LangChain, gguf, HuggingFace, vllm o. ? ä.)
  • Sehr gutes Verständnis von Embedding-Konzepten, RAG, Vektorraumlogik, Prompt Engineering
  • Praktische Erfahrung mit pgvector , SQL, Text-Splitting & Preprocessing
  • Kenntnisse in TypeScript, Python oder Shell (z.?B. zur Integration in Pipelines)
  • Interesse an GPU-Strategien, Modellgrößen, Quantisierung, Inferenzoptimierung
  • Sorgfältige, dokumentierende, API-orientierte Arbeitsweise

Bonuspunkte

  • Erfahrung mit Feintuning / LoRA / ggml-Optimierung
  • Kenntnisse in Modellvergleich, Score-Tuning, Custom Prompt Templates
  • Praxis in Mandantenfähiger RAG oder RAG-as-a-Service
  • Grundlagen in LLM-Sicherheit (Injection Detection, Moderation)

Wenn Du RAG-Architekturen spannend findest, mit Embeddings experimentierst und AI nicht nur nutzen, sondern mitentwickeln willst – bist Du hier richtig.
Bewirb Dich und baue mit uns die souveränste KI-Plattform Europas.

Tätigkeitsbereich
Karrierestufe
Arbeitszeit
Standorte

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