Agentic AI Engineer mit LLM/Multi-Agent-Erfahrung (m/w/d)
Wir suchen einen erfahrenen Agentic AI Engineer mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs) und Multi-Agent-Systemen für ein spannendes 100% Remote-Projekt. Das Engagement startet ab November 2026 und ist auf drei Monate ausgelegt, mit Möglichkeit zur Verlängerung.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption, Entwicklung und den Betrieb agentischer Systeme sowie produktiver KI-Anwendungen basierend auf LLMs und deterministischem Code. Sie werden Tool Calling Loops designen, MCP-Server integrieren und komplexe Multi-Agenten-Architekturen orchestrieren. Darüber hinaus implementieren Sie RAG-Lösungen, etablieren Monitoring-Strukturen und berücksichtigen AI-Governance sowie Sicherheitsstandards.
Ein wichtiger Aspekt Ihrer Tätigkeit ist die Kommunikation technischer KI-Konzepte mit Stakeholdern und die Integration in Enterprise-AI-Ökosysteme.
Wir erwarten fundierte Kenntnisse in folgenden Bereichen: - LLMs und Agentic Engineering - Tool Calling und Context Engineering - Multi-Agent-Systeme und MCP-Server - RAG-Implementierungen und Monitoring-Tools - AI Governance und Sicherheitsstandards
Das Projekt ist vollständig remote ausgestaltet. Idealerweise sind Sie zeitnah verfügbar und können sich schnell in die Anforderungen einarbeiten. Bitte bewerben Sie sich mit aktuellem Lebenslauf, einer projektbezogenen Selbsteinschätzung Ihrer Fähigkeiten sowie Ihrem Stundensatz.
Skills erklärt
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- Context Engineering
- Methode zur Analyse und Gestaltung von Systemen unter Berücksichtigung ihres Einsatzkontextes, Umfelds und der Anforderungen der Nutzer.
- MCP Server
- Server-Komponente des Microsoft Certified Professional-Programms oder plausibel ein Protokoll-Server für verteilte Systeme.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- AI Governance
- Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
- aws-cli
- Kommandozeilen-Tool von Amazon Web Services zur Verwaltung und Steuerung von AWS-Cloud-Ressourcen über die Befehlszeile.
- AWS CDK
- Infrastructure-as-Code-Framework von Amazon Web Services, das ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit Programmiersprachen wie Python oder TypeScript zu definieren.
- AWS AppSync
- AWS-Service zur Erstellung von GraphQL-APIs, die Daten aus verschiedenen AWS-Quellen zusammenführen; wird für flexible und effiziente Datenbeschaffung in Cloud-Anwendungen verwendet.
- AWS Data Analytics
- Sammlung von AWS-Services zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen.
- Künstliche Intelligenz
- Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
- Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
- Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?
- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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- Kostet Nexus etwas?
- Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.
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- Senior Backend Developer68 €/h
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Marktgeschwindigkeit
Projekte dieser Skills werden nach durchschnittlich 3,8 Tagen geschlossen.
Stundensatz vs. Markt
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Ø 84 €/h (Gesamtmarkt)
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