Projektbeschreibung
Senior Agentic System Engineer (m/w/d) (DE)
Constaff GmbH [15258]
Für unseren Kunden suchen wir einen Senior Agentic System Engineer (m/w/d). Muss-Anforderungen: ·Agentic AI und Architektur ·Erfahrung in der Entwi?cklung agentischer KI-Systeme und Multi-Agenten-Architekturen mit LangGraph ·Kenntnisse in Human-in-the-Loop, Transformer-Architekturen, Attention und Tool-Calling ·Erfahrung mit A2A- und MCP-Protokollen ·Fundierte Kenntnisse in Prompt Engineering, Semantic Search und RAG ·Verständnis für den Einsatz von LLMs und die Abgrenzung zu deterministischen Prozessen ·Technologie und Backend ·Sehr gute Python-Kenntnisse, insbesondere Async Python 3.13 ·Erfahrung mit FastAPI oder Starlette ·Kenntnisse in MLflow und Vector-Datenbanken ·Erfahrung mit pytest und pytest-asyncio ·Erfahrung mit Architektur-Dokumentation (ADRs), CI/CD und Azure DevOps oder GitHub Actions ·Kompetenz in der teamübergreifenden Abstimmung von Schnittstellen und Datenmodellen ·Verantwortung für Monitoring, Fehleranalyse und Systembetrieb ·Fließende Englischkenntnisse und Erfahrung in internationalen Teams Kann-Anforderungen: ·Erfahrung mit AI Observability, Experiment Tracking und LLM-Evaluation ·Kenntnisse in OpenTelemetry, Dynatrace oder Kibana ·Erfahrung mit Cloud Foundry, Databricks und MLflow ·Kenntnisse in SAP AI Core, AI Launchpad, SDK und Generative AI Hub ·Erfahrung mit Identity Propagation und Autorisierungskonzepten ·Kenntnisse in Ruff, mypy, pre-commit und N8N ·Verständnis des EU AI Acts und ethischer Anforderungen an KI-Systeme Haben Sie Zeit und Interesse an einem spannenden Projekt? Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme!
- Agentic AI und Architektur
- Erfahrung in der Entwi?cklung agentischer KI-Systeme und Multi-Agenten-Architekturen mit LangGraph
- Kenntnisse in Human-in-the-Loop, Transformer-Architekturen, Attention und Tool-Calling
- Erfahrung mit A2A- und MCP-Protokollen
- Fundierte Kenntnisse in Prompt Engineering, Semantic Search und RAG
- Verständnis für den Einsatz von LLMs und die Abgrenzung zu deterministischen Prozessen
- Technologie und Backend
- Sehr gute Python-Kenntnisse, insbesondere Async Python 3.13
- Erfahrung mit FastAPI oder Starlette
- Kenntnisse in MLflow und Vector-Datenbanken
- Erfahrung mit pytest und pytest-asyncio
- Erfahrung mit Architektur-Dokumentation (ADRs), CI/CD und Azure DevOps oder GitHub Actions
- Kompetenz in der teamübergreifenden Abstimmung von Schnittstellen und Datenmodellen
- Verantwortung für Monitoring, Fehleranalyse und Systembetrieb
- Fließende Englischkenntnisse und Erfahrung in internationalen Teams
- Erfahrung mit AI Observability, Experiment Tracking und LLM-Evaluation
- Kenntnisse in OpenTelemetry, Dynatrace oder Kibana
- Erfahrung mit Cloud Foundry, Databricks und MLflow
- Kenntnisse in SAP AI Core, AI Launchpad, SDK und Generative AI Hub
- Erfahrung mit Identity Propagation und Autorisierungskonzepten
- Kenntnisse in Ruff, mypy, pre-commit und N8N
- Verständnis des EU AI Acts und ethischer Anforderungen an KI-Systeme
Michelle Maggio