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GenAI Engineer – LLM & Agentic Systems - m/w/d (DE)
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Für unseren Kunden aus der Branche "Transport / Logistics" suchen wir einen "GenAI Engineer – LLM & Agentic Systems - m/w/d" auf Contracting-Basis. Aus Compliance-Gründen können wir nur sozialversicherungspflichtige Bewerber berücksichtigen (Anstellung bei uns ist ebenfalls möglich / keine Arbeitnehmerüberlassung). Start: 20.10.2026 Ende: 31.12.2029 Kapazität: Vollzeit Volumen: 712 Tag(e) Einsatzort: 90 % Remote - 10% Frankfurt Projektkontext: Im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts wird ein KI-basiertes Chatsystem zur Unterstützung von Reisenden an Bahnhöfen entwickelt. Die Lösung besteht aus Frontend- und Backend-Komponenten und soll als produktive Unternehmensanwendung entwickelt und bereitgestellt werden. Die Tätigkeit findet in einem agilen, cross-funktionalen Projektteam in Zusammenarbeit mit weiteren Projektteams statt. Fachliche Anforderungen werden im Rahmen agiler Softwareentwicklung auf Basis von Scrum und skalierten Frameworks abgestimmt. Der Schwerpunkt der ausgeschriebenen Leistung liegt deutlich auf der Entwicklung produktiver LLM- und GenAI-Anwendungen, insbesondere Agentic Engineering, Tool Calling, RAG, MCP-Servern sowie der Integration von KI-Systemen in bestehende Unternehmens- und Backend-Landschaften. Aufgaben: ·Entwicklung von KI-Systemen, agentischen Anwendungen und LLM-basierten Services für produktive Unternehmensanwendungen. ·Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Agentensystemen einschließlich Agent Design, Agent-Orchestrierung und Tool-Calling-Mechanismen. ·Entwicklung von MCP-Servern, Tool-Integrationen und Schnittstellen zur Anbindung von Fachanwendungen, Backend-Systemen, Datenquellen und APIs. ·Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architekturen einschließlich Datenanbindung, Datenaufbereitung, Retrieval-Strategien und Prompt-Orchestrierung. ·Entwicklung wiederverwendbarer KI-Komponenten, Services und Framework-Bausteine für produktive Einsatzszenarien. ·Implementierung von Guardrails, Filtermechanismen, Zugriffskonzepten sowie Maßnahmen zur Absicherung agentischer Systeme und KI-Anwendungen. ·Nutzung automatisierter Build-, Test- und Deployment-Prozesse (CI/CD) einschließlich Qualitätssicherungsmaßnahmen. ·Erstellung technischer Lösungsdesigns und technischer Dokumentationen. ·Durchführung technischer Produktivsetzungen, Release-Aktivitäten sowie Übergabe entwickelter Softwarekomponenten in den Betrieb. ·Berücksichtigung fachlicher, regulatorischer, datenschutzrechtlicher sowie informationssicherheitsrelevanter Anforderungen bei Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung der Lösung. ·Beratung des Projekts zu Architektur-, Technologie- und Integrationsentscheidungen im Umfeld von GenAI-, Agentic-Engineering- und Enterprise-KI-Lösungen. Anforderungen: ·Produktive LLM-/KI-Anwendungen: Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) innerhalb der letzten 5 Jahre. ·Agentic Engineering: Mehr als 3 Jahre Erfahrung im Agentic Engineering über den gesamten Prozess, z. B. Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme. ·Tool Calling Loops: Mindestens 1 Jahr Erfahrung in Design und Entwicklung von Tool Calling Loops zur Integration komplexer Tool-, Schnittstellen- und Systemlandschaften. ·Context & Harness Engineering: Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von Features durch Kombination von LLMs mit deterministischem Code. ·Stakeholderkommunikation: Erfahrung in der zielgruppengerechten Kommunikation und Abstimmung mit Projektteams, Entscheidern und projektrelevanten Stakeholdern im Rahmen komplexer Softwareentwicklungsprojekte über mehrere Projektphasen hinweg. Hierfür sind 2 Referenzen nachzuweisen. Soll-Anforderungen: ·Mindestens 2 Jahre Erfahrung in KI-gestützter Softwareentwicklung unter Berücksichtigung von Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, idealerweise mit AWS Kiro. ·Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Observability, Monitoring, Tracing und Evaluation von KI-Anwendungen unter Einsatz geeigneter Plattformen, z. B. Langfuse, Arize oder vergleichbar. ·Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit produktiven Enterprise-KI-Ökosystemen, z. B. KI-Plattformen, AI-Gateways, Prompt-Management oder Modell-Governance. ·Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere Agent-to-Agent-Kommunikation. ·Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) einschließlich Integration und Aufbereitung von Daten aus diversen Quellen. ·Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere der Orchestrierung agentischer Systeme. ·Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Design und Betrieb von MCP-Servern
- Entwicklung von KI-Systemen, agentischen Anwendungen und LLM-basierten Services für produktive Unternehmensanwendungen.
- Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Agentensystemen einschließlich Agent Design, Agent-Orchestrierung und Tool-Calling-Mechanismen.
- Entwicklung von MCP-Servern, Tool-Integrationen und Schnittstellen zur Anbindung von Fachanwendungen, Backend-Systemen, Datenquellen und APIs.
- Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architekturen einschließlich Datenanbindung, Datenaufbereitung, Retrieval-Strategien und Prompt-Orchestrierung.
- Entwicklung wiederverwendbarer KI-Komponenten, Services und Framework-Bausteine für produktive Einsatzszenarien.
- Implementierung von Guardrails, Filtermechanismen, Zugriffskonzepten sowie Maßnahmen zur Absicherung agentischer Systeme und KI-Anwendungen.
- Nutzung automatisierter Build-, Test- und Deployment-Prozesse (CI/CD) einschließlich Qualitätssicherungsmaßnahmen.
- Erstellung technischer Lösungsdesigns und technischer Dokumentationen.
- Durchführung technischer Produktivsetzungen, Release-Aktivitäten sowie Übergabe entwickelter Softwarekomponenten in den Betrieb.
- Berücksichtigung fachlicher, regulatorischer, datenschutzrechtlicher sowie informationssicherheitsrelevanter Anforderungen bei Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung der Lösung.
- Beratung des Projekts zu Architektur-, Technologie- und Integrationsentscheidungen im Umfeld von GenAI-, Agentic-Engineering- und Enterprise-KI-Lösungen.
- Produktive LLM-/KI-Anwendungen: Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) innerhalb der letzten 5 Jahre.
- Agentic Engineering: Mehr als 3 Jahre Erfahrung im Agentic Engineering über den gesamten Prozess, z. B. Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme.
- Tool Calling Loops: Mindestens 1 Jahr Erfahrung in Design und Entwicklung von Tool Calling Loops zur Integration komplexer Tool-, Schnittstellen- und Systemlandschaften.
- Context & Harness Engineering: Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von Features durch Kombination von LLMs mit deterministischem Code.
- Stakeholderkommunikation: Erfahrung in der zielgruppengerechten Kommunikation und Abstimmung mit Projektteams, Entscheidern und projektrelevanten Stakeholdern im Rahmen komplexer Softwareentwicklungsprojekte über mehrere Projektphasen hinweg. Hierfür sind 2 Referenzen nachzuweisen.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in KI-gestützter Softwareentwicklung unter Berücksichtigung von Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, idealerweise mit AWS Kiro.
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Observability, Monitoring, Tracing und Evaluation von KI-Anwendungen unter Einsatz geeigneter Plattformen, z. B. Langfuse, Arize oder vergleichbar.
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit produktiven Enterprise-KI-Ökosystemen, z. B. KI-Plattformen, AI-Gateways, Prompt-Management oder Modell-Governance.
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere Agent-to-Agent-Kommunikation.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) einschließlich Integration und Aufbereitung von Daten aus diversen Quellen.
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere der Orchestrierung agentischer Systeme.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Design und Betrieb von MCP-Servern
Francesca Hameister