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KI-Infrastruktur-Entwicklung für Wissensmanagement

🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbH
Contracting⏱ 3-6 Monate📍 Ulm 🏢 30% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Entwickler zur Konzeption und Implementierung einer lokalen KI-Infrastruktur für unternehmensweites Wissensmanagement. In diesem Projekt werden Sie eine sichere, datenschutzkonforme Lösung aufbauen, die Large Language Models (LLMs) optimal nutzt.

Ihre Aufgaben umfassen den Aufbau und Betrieb einer lokalen KI-Infrastruktur mit Fokus auf Datenschutz und Sicherheit. Sie integrieren interne Datenquellen über APIs und Datenbanken in KI-Anwendungen und implementieren moderne Inferenz-Frameworks wie vLLM, Ollama oder vergleichbare Lösungen. Dabei entwickeln Sie prototypische Use Cases wie semantische Suche und intelligente Dokumentensuche basierend auf Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Konzeption einer nachhaltigen, skalierbaren On-Premise-Architektur sowie dem Plattformbetrieb. Sie arbeiten an Microservices-Architekturen und stellen sicher, dass die Lösung produktionsreif ist.

Für diese Rolle benötigen Sie fundiertes Wissen zu Large Language Models und deren praktischen Einsatzmöglichkeiten. Erfahrung mit Inferenz-Frameworks wie vLLM, Ollama oder Light LLM ist erforderlich. Sie sollten sehr gute Python-Kenntnisse mitbringen sowie praktische Erfahrung mit Docker-Containerisierung. Kenntnisse in der API- und Datenbankintegration sowie RAG-Technologien sind wichtig. Verständnis für Datenschutz und sichere Systemarchitektur runden Ihr Profil ab.

Das Projekt läuft über 3–6 Monate mit möglicher Verlängerung. Der Umfang beträgt 5–10 Stunden pro Woche mit hohem Remote-Anteil und gelegentlichen Vor-Ort-Terminen. Start ist ab sofort.

Skills erklärt

Large Language Models (LLMs)
LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.
Ollama
Framework oder Tool zum lokalen Ausführen von großen Sprachmodellen auf dem eigenen Computer; wird für KI-Anwendungen ohne Cloud-Abhängigkeit genutzt.
MCP
Zertifizierungsprogramm von Microsoft für Cloud-Plattformen, das Fachkenntnisse in Microsoft-Technologien nachweist.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
API-Integration
Verbindung von Softwaresystemen über standardisierte Schnittstellen zum Datenaustausch.
Datenbanken
Systeme zur strukturierten Speicherung, Verwaltung und Abfrage von großen Datenmengen; werden in praktisch allen IT-Anwendungen eingesetzt.
RAG
Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
Microservices-Architekturen
Architekturmuster, bei dem eine Anwendung in viele kleine, unabhängige Services aufgeteilt wird, die über Schnittstellen kommunizieren. Ermöglicht flexible Skalierung und Wartung einzelner Komponenten.
SAP
Enterprise-Resource-Planning-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Personal, Logistik und Produktion in Unternehmen.
Confluence
Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
Datenschutz
Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.

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