AI / Cloud Engineer Generative AI
Für die Neuentwicklung eines automatisierten Texterstellungs-Tools im Finanz- und Bewertungsumfeld suchen wir einen erfahrenen AI / Cloud Engineer (m/w/d) mit nachgewiesener Expertise in der produktiven Integration generativer KI-Modelle.
Sie verantworten die Konzeption und den Aufbau einer LLM-Integration für automatisierte Textgenerierung, einschließlich der Anbindung an führende KI-APIs, umfassendem Prompt Engineering und der Implementierung eines Evaluierungs-Frameworks. Ein Schwerpunkt liegt auf der Sicherstellung von Audit-Trails und Halluzinationskontrolle für regulierte Anwendungsfälle.
Ihre Aufgaben umfassen: - Konzeption und Aufbau einer LLM-Integration mit Versionierung und A/B-Tests - Prompt Engineering und Entwicklung eines Eval-Frameworks - Aufbau einer RAG-Pipeline (Retrieval Augmented Generation) mit Vector-Datenbanken - Integration in bestehende Cloud-Infrastruktur - Implementierung von Logging, Audit-Trail und Halluzinationskontrolle - Begleitung der fachlichen Validierung von Modellausgaben
Wir erwarten mindestens 3 Jahre Erfahrung mit produktiver LLM-Integration, sichere Kenntnisse in Python und/oder C# / .NET sowie fundierte Erfahrung mit Microsoft Azure und Vector-Datenbanken. Kenntnisse in RAG-Architekturen und Prompt-Engineering-Methodik sind erforderlich. Sehr gute Deutschkenntnisse sind zwingend.
Vorteilhaft sind Erfahrungen in regulierten Domänen, Model-Governance, klassischem Machine Learning sowie Kenntnisse von Bewertungsmodellen.
Das Projekt startet Mai/Juni 2026 mit einer Laufzeit von 12 Monaten (Verlängerung wahrscheinlich). Die Position ist zu 80–100 % remote besetzbar mit einer Auslastung von 80–100 %.
Anforderungen
- Rollenfamilie
- DevOps / Cloud
- Berufserfahrung
- mindestens 3 Jahre
- Sprachen
- Deutsch (verhandlungssicher)
- Rechtsform
- Einzelfreelancer möglich
Rahmenbedingungen
- Abrechnung
- Nach Aufwand
- Verlängerung
- Option auf Verlängerung
Projekt
- Projektart
- Neuentwicklung
- Vermittlung
- Direkt beim Endkunden
Skills erklärt
- LLM-Integration
- Einbindung von großen Sprachmodellen (wie ChatGPT) in Anwendungen oder Systeme, um KI-gestützte Funktionen wie Textanalyse oder automatische Antworten zu ermöglichen.
- OpenAI API
- Programmierschnittstelle zur Integration von KI-Modellen von OpenAI in Anwendungen und Systeme.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- .NET
- Softwareframework von Microsoft zur Entwicklung von Anwendungen für Windows, Web und Cloud mit Programmiersprachen wie C# oder VB.NET.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Azure Functions
- Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.
- Azure AI Search
- Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
- Retrieval-Augmented Generation
- Technik, bei der KI-Modelle externe Datenquellen abrufen und nutzen, um präzisere und aktuelle Antworten zu generieren.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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