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AI Engineer - LLM/RAG Systems Development
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWe are seeking a hands-on AI Engineer to join our AI engineering team focused on building production-grade LLM and RAG systems for large-scale document processing. This is an applied AI engineering position, not a research role, where you will build real features used in daily operations.
In this role, you will build and improve LLM/RAG pipelines for processing extensive document sets and develop Python microservices that power GenAI features. You will work extensively with embeddings, vector databases, and retrieval logic while building data ingestion and document processing workflows. The position involves deploying and operating solutions in an AWS environment and collaborating with a small team of AI engineers and developers.
We are looking for candidates with strong Python engineering fundamentals and hands-on experience with LLMs, embeddings, RAG, and prompt engineering. Experience deploying AI solutions, preferably in AWS, is essential. Additional experience with web crawling and Java/backend knowledge would be advantageous.
This is a 3-month contract position with high likelihood of extension, potentially contributing for approximately one year total. You will make key contributions to a rapidly scaling GenAI platform with the freedom to experiment and move fast using modern AI tooling. The role offers a hybrid working arrangement combining remote work with office presence.
This opportunity is perfect for an AI engineer who wants to work on cutting-edge technology in a fast-paced environment, building solutions that have immediate real-world impact. Join our team and help shape the future of AI-powered document processing systems.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- LLMs
- Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- Embeddings
- Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Vector Databases
- Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.
- Microservices
- Architekturansatz, bei dem Anwendungen in kleine, unabhängige Services aufgeteilt werden, die separat entwickelt und betrieben werden.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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- Senior Backend Developer68 €/h
20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.
AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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