KARRIERE / AI ENGINEERING
AI Engineer – Enterprise RAG & LLM Applications
Produktionsreife RAG-Anwendungen für vertrauliche Unternehmensdaten entwickeln.
DEINE AUFGABE
Woran du bei EMOS arbeitest.
Produktionsreife RAG-Anwendungen für vertrauliche Unternehmensdaten entwickeln. Im Mittelpunkt stehen belastbare Lösungen, nachvollziehbare technische Entscheidungen und die Zusammenarbeit mit Fachbereichen sowie Engineering-Teams.
- Retrieval-Pipelines mit Python, FastAPI, LangChain oder LlamaIndex entwickeln; hybride Suche, Chunking und Reranking gezielt evaluieren
- Dokumentenquellen mit Berechtigungskontext integrieren und Zugriffskontrollen bis auf Dokumentebene durchsetzen
- Antwortqualität mit Golden Datasets, RAGAS bzw. DeepEval und fachlichen Reviews messen
- LLM-Endpunkte observierbar betreiben: Latenz, Kosten, Prompt-Versionen, PII-Schutz und Fallbacks
- Bestehende Lösungen analysieren, technische Risiken dokumentieren und Verbesserungen entlang konkreter Akzeptanzkriterien priorisieren.
- Implementierungen mit geeigneten automatisierten Tests, reproduzierbaren Testdaten und Code-Reviews absichern.
- Fehlerbilder aus Logs, Metriken und Laufzeitverhalten untersuchen; Ursachen und Gegenmaßnahmen nachvollziehbar festhalten.
DEIN PROFIL
Was fachlich gut passt.
Langjährige Erfahrung ist willkommen. Entscheidend sind belastbare technische Grundlagen, Lernbereitschaft und ein professioneller Umgang mit anspruchsvollen Kundensystemen.
- Fundierte Python-Erfahrung, API-Design und asynchrone Verarbeitung
- Praxis mit PostgreSQL/pgvector oder OpenSearch sowie Embeddings und Reranking
- Verständnis von Prompt Injection, Mandantentrennung und datenschutzgerechter Verarbeitung
- Erfahrung mit Docker, CI/CD, pytest und LLM-Evaluationsmethoden
- Erfahrung mit strukturiertem Debugging, Versionsverwaltung und der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
- Fähigkeit, technische Entscheidungen verständlich zu begründen und die Qualität anhand konkreter Kriterien zu überprüfen.
ZUSAMMENARBEIT & QUALITÄT
Wie du Wirkung erzielst.
In dieser Rolle geht es nicht nur um einzelne Technologien. Du arbeitest an nachvollziehbaren Ergebnissen: Anforderungen klären, Lösungen technisch sauber umsetzen, Risiken früh erkennen und die Übergabe an Betrieb oder andere Teams absichern.
Für die Position AI Engineer – Enterprise RAG & LLM Applications sind insbesondere dokumentierte Schnittstellen, transparente Reviews, automatisierte Qualitätssicherung und ein bewusster Umgang mit produktiven Systemen relevant. Das konkrete Projektumfeld wird im Gespräch erläutert.
RAHMENBEDINGUNGEN
Was die aktuelle EMOS-Ausschreibung vorsieht.
Gehaltsmodell: fair und nach Vereinbarung. Konkreter Projekteinsatz und weitere Rahmenbedingungen werden im Bewerbungsprozess abgestimmt.
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