Entwicklung von AI- und GenAI-Prototypen sowie Proof of Concepts mit Schwerpunkt auf agentenbasierten Systemen
Konzeption und Umsetzung innovativer AI-Use-Cases in enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Forschung und Entwicklung
Design und Implementierung moderner LLM-Architekturen, insbesondere im Umfeld von RAG, GraphRAG und semantischer Suche
Aufbau und Weiterentwicklung intelligenter Agentensysteme inklusive Tool-, API- und Systemintegration
Evaluierung und Benchmarking von AI- und Agentensystemen anhand definierter Qualitäts-, Performance- und Business-Metriken
Analyse und Validierung neuer AI-Technologien hinsichtlich technischer Machbarkeit und Skalierbarkeit
Erstellung von Demonstratoren, MVPs und produktionsnahen Prototypen zur Unterstützung von Produkt- und Entwicklungsteams
Integration bestehender Datenquellen, Plattformservices und Unternehmensanwendungen in AI-Lösungen
Deployment und Betrieb von AI-Workloads auf Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS
Kontinuierliche Weiterentwicklung von Entwicklungsprozessen durch den Einsatz moderner AI- und Coding-Agent-Ansätze.

Fundierte praktische Erfahrung in der Entwicklung von AI-, ML- oder Backend-Lösungen mit Python
Fundierte Kenntnisse im Design und der Umsetzung von LLM- und agentenbasierten Architekturen
Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Technologien
Praxis in der Entwicklung von Proofs of Concept, Rapid Prototyping und iterativer Produktvalidierung
Tiefgehendes Verständnis moderner GenAI-Methoden, insbesondere RAG, GraphRAG, semantische Suche und AI-Evaluation
Erfahrung mit Evaluierungsframeworks wie RAGAS, DeepEval oder vergleichbaren Ansätzen
Sicherer Umgang mit AI-gestützten Entwicklungswerkzeugen und Coding Agents
Kenntnisse im Deployment und Betrieb von AI-Anwendungen auf Cloud-Plattformen.Erfahrung in der Integration von APIs sowie der Anbindung bestehender Systemlandschaften
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Software Engineer – AI / Agent Lab (m/w/d)