AI System Engineer Position bei einem global agierenden Unternehmen aus der Beratungsbranche zu besetzen.




Ihre Aufgaben:

• Weiterentwicklung der RAG-Pipeline entlang der gesamten Verarbeitungskette und der kontinuierliche Verbesserung der Retrieval- und Antwortqualität


• Konzeption und Implementierung agentischer AI-Workflows zur Automatisierung interner Prozesse


• Weiterentwicklung der GenAI-Plattform in Python


• Arbeit mit Azure AI Foundry in den Bereichen Agenten-Orchestrierung, Modell-Deployments, Prompt-Engineering, Evaluation und Monitoring


• Anbindung interner Systeme und Datenquellen an Pipeline und Agenten mittels Tool Use / Function Calling, MCP, APIs und Dokumentenverarbeitung


• Mitgestaltung von Infrastruktur und Deployments im GitOps-basierten Workflow sowie Sicherstellung der Codequalität durch Code Reviews, automatisierte Tests und CI/CD


• Mitwirkung an Architekturentscheidungen und technischen Konzepten im Team  

• Mehrjährige Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung sowie sicherer Umgang mit Git


• Mehrjährige Erfahrung in Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Anwendungen


• Exzellente Python-Kenntnisse


• Nachweisbare Praxiserfahrung mit RAG-Architekturen sowie mit agentischen LLM-Anwendungen


• Vertrautheit mit Cloud-Umgebungen, vorzugsweise Microsoft Azure


• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Zusammenarbeit im Team


• Deutsch- und Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau (beides erforderlich)

• Frontend-Erfahrung mit React und shadcn/ui


• Erfahrung mit Test-Frameworks: Pytest für Unit-/Integrationstests, Playwright oder Selenium für End-to-End-Tests


• Kenntnisse im Bereich CI/CD- und GitOps-Tooling (z. B. GitHub Actions, Jenkins) und Infrastructure as Code (z. B. Bicep, Terraform)


• Erfahrung mit Chainlit oder vergleichbaren Chat-UI-Frameworks


• Erfahrung mit Azure AI Search, Azure OpenAI / Azure AI Foundry, Cosmos DB oder vergleichbaren Diensten


• Erfahrung mit Agenten-Frameworks (z. B. Microsoft Agent Framework, LangGraph), MCP (Model Context Protocol) oder programmatischer Dokumenten-/Präsentationserstellung (z. B. python-pptx)


• Kenntnisse in Containerisierung (Docker, Azure Container Apps, Kubernetes)