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Generative AI / LLM Engineer - m/w/d (DE)
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Für unseren Kunden aus der Branche "Transport / Logistics" suchen wir einen "Generative AI / LLM Engineer - m/w/d" auf Contracting-Basis. Aus Compliance-Gründen können wir nur sozialversicherungspflichtige Bewerber berücksichtigen (Anstellung bei uns ist ebenfalls möglich / keine Arbeitnehmerüberlassung). Start: 26.10.2026 Ende: 31.12.2029 Kapazität: Vollzeit Volumen: 708 Tag(e) davon 65 onSite Einsatzort: 90% remote 10% FFM 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 innerhalb der letzten 5 Jahre. ·Agentic Engineering: mehr als 3 Jahre Erfahrung über den gesamten Prozess, beispielsweise Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme. ·Tool Calling: 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 über mehrere Projektphasen hinweg; nachzuweisen durch 2 Referenzen. Wünschenswert: ·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, z. B. mit Langfuse, Arize oder vergleichbaren Plattformen. ·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 unterschiedlichen 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 innerhalb der letzten 5 Jahre.
- Agentic Engineering: mehr als 3 Jahre Erfahrung über den gesamten Prozess, beispielsweise Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme.
- Tool Calling: 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 über mehrere Projektphasen hinweg; nachzuweisen durch 2 Referenzen.
- 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, z. B. mit Langfuse, Arize oder vergleichbaren Plattformen.
- 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 unterschiedlichen 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