AI Implementation Engineer

AI Implementation Large Language Models (LLM)AI Agents Prompt Engineering Retrieval-Augmented Generation (RAG)Claude Code Codex Python Production Software Development CI/CD Testing Code Review Technical Documentation Workflow Analysis Requirements Definition Prototyping Tool Integration Function Calling Output Quality Evaluation

Festanstellung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Ein innovatives Unternehmen im Bereich Quantencomputing sucht einen AI Implementation Engineer zur Beschleunigung von Forschung und Entwicklung durch praktische KI-Integration.

In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit multidisziplinären Teams aus experimenteller Forschung, optischem und mechanischem Design sowie Kontrollsoftware zusammen. Ihre Mission ist es, Arbeitsabläufe zu identifizieren, die durch KI verbessert werden können, schnell Lösungen mit modernen KI-Modellen und Coding-Agenten zu entwickeln und bewährte Tools in alltägliche Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Diese Position geht über Prototyping hinaus. Sie verantworten den gesamten Weg von der Problemidentifikation und Anforderungsdefinition über Implementierung, Validierung und Deployment bis zur Übergabe an die Teams – mit dem Ziel, dass diese Lösungen eigenständig betreiben und weiterentwickeln können.

Quantencomputing-Expertise ist nicht erforderlich. Priorität hat die Fähigkeit, KI-Möglichkeiten in praktische, messbare Verbesserungen in technischen und Forschungsumgebungen umzuwandeln.

Zu Ihren Aufgaben gehören: Analyse von Arbeitsabläufen und Identifikation von Optimierungsmöglichkeiten, schnelle KI-Prototypisierung mit LLMs und KI-Agenten, Validierung und Evaluation von Lösungen anhand realer Daten, Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen sowie Dokumentation und Wissenstransfer für unabhängige Nutzung durch die Teams.

Ideale Kandidaten bringen Erfahrung in Forward-Deployed Engineering, KI-Produktimplementierung oder KI-gestützter F&E-Transformation mit. Erforderlich sind Erfahrungen in nicht-softwarefokussierten Bereichen wie Forschung, Design oder Engineering sowie die Fähigkeit, den gesamten Prozess von Problemidentifikation bis Deployment zu leiten.

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Skills erklärt

AI Agents: Autonome Softwareprogramme, die mit ihrer Umgebung interagieren und eigenständig Aufgaben basierend auf Zielen ausführen.
Prompt Engineering: Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
Claude Code: Wahrscheinlich eine Funktion oder ein Feature des KI-Assistenten Claude zur Unterstützung bei Code-Generierung und Programmieraufgaben.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Code Review: Systematische Überprüfung von geschriebenem Programmcode durch andere Entwickler auf Qualität, Fehler und Einhaltung von Standards.
Technical Documentation: Erstellung und Verwaltung von technischen Dokumentationen wie Handbücher, Spezifikationen und Benutzeranleitungen.
Prototyping: Erstellung von funktionsfähigen Modellen oder Testversionen, um Konzepte zu validieren und Feedback vor der finalen Entwicklung zu sammeln.

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