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Implementierung von Inferenz-Frameworks und Entwicklung prototypischer Use Cases wie semantische Suche.",[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22],"Large Language Models (LLMs)","vLLM","Ollama","LightLLM","MCP","Python","Docker","API-Integration","Datenbanken","RAG","Microservices-Architekturen","SAP","Confluence","Datenschutz",null,"3-6 Monate","Ulm",30,"contracting","2026-06-18T14:26:12+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Entwicklung einer lokalen KI-Infrastruktur für Wissensmanagement\nProjektnummer: FE41-27684-UL-CO\nStandort: Ulm, Baden-Württemberg\nArbeitsweise: Hybrid\nLaufzeit: 4 Monate\nStartdatum: ab sofort\n\nAufgabenbereich:\n- Aufbau und Betrieb einer lokalen KI-\u002FLLM-Infrastruktur inklusive Datenschutz \n\n- Integration interner Datenquellen wie SAP und Confluence in KI-Anwendungen \n\n- Implementierung von Inferenz-Frameworks wie vLLM, Ollama, MCP oder LightLLM \n\n- Entwicklung prototypischer Use Cases wie semantische Suche und Dokumentensuche \n\n- Konzeption nachhaltiger, skalierbarer Architektur sowie Plattformbetrieb On-Premise\n\nAnforderungen:\n- Fundiertes Wissen zu Large Language Models (LLMs) und deren Einsatzmöglichkeiten \n\n- Erfahrung mit vLLM, Ollama, Light LLM, MCP oder vergleichbaren Inferenz-Frameworks\n\n- Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Kenntnisse in Docker Containerisierung\n\n- Erfahrung in der Integration von Datenquellen über APIs oder Datenbanken\n\n- Kenntnisse im Bereich Retrieval-Ansätze wie RAG und Microservices-Architekturen\n\nRahmenbedingungen:\n\n- Start: ab sofort\n\n- Auslastung: 5 bis 10 Stunden\u002F Woche\n\n- Laufzeit: 3-6 Monate (mit Verlänherungsoption)\n\n- Einsatzort: hoher remote Anteil \u002F vor Ort Raum Ravensburg\n\nSkills: Anwendungen, Architektur, Confluence, Datenbanken, Datenschutz, Docker, Entwicklung, Implementierung, Integration, KI, Python, SAP, Wissensmanagement\n\nAnsprechpartner:\nTobias Kohlert\nJunior Freelance Acquisition Specialist\nFERCHAU Contract GmbH, Niederlassung Ulm CONTRACT\nLise-Meitner-Straße 8\u002F1\n89081 Ulm\n+49 731 96247-0\ntobias.kohlert@ferchau.com","KI-Infrastruktur-Entwicklung für Wissensmanagement","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.\n\nIhre 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).\n\nEin 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.\n\nFür 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.\n\nDas 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.","de","FE41-27684-UL-CO","https:\u002F\u002Ftouch.ferchau.com\u002Fde\u002Fde\u002Fprojekt\u002F509410",{"items":40},[41,67,89,108,127,145,162,177,194,210,228,251,269,284,300],{"id":42,"slug":43,"title":44,"description":45,"skills":46,"budget":23,"duration":61,"location":62,"onsitePercent":63,"contractType":64,"foundAt":65,"category":66},13629,"intermediate-data-engineer-sozialversicherungspflichtig-angestellt-mwd","Intermediate Data Engineer (Sozialversicherungspflichtig angestellt) (m\u002Fw\u002Fd)","Konzeption, Implementierung und Betrieb einer GenAI-\u002FRAG-basierten Lösung für \"Chat with your Data\" unter Nutzung von AWS-Cloud-Services. Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen mit Fokus auf semantische Suche, Embeddings und sichere Nutzung von Unternehmensdaten. Entwicklung von CI\u002FCD-Pipelines und Infrastructure-as-Code im agilen Projektkontext.",[47,48,49,14,50,51,52,53,18,54,55,56,57,58,59,60,22],"AWS CDK","GitOps","CI\u002FCD Pipelines","Infrastructure as Code","AWS CloudFormation","Terraform","GenAI","AWS Lake Formation","AWS Glue","AWS Lambda","Semantic Search","Embeddings","Prompt Engineering","Responsible AI","29.06.2026 - 31.12.2026","Frankfurt",7,"permanent","2026-06-18T08:35:30+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},{"id":68,"slug":69,"title":70,"description":71,"skills":72,"budget":23,"duration":84,"location":85,"onsitePercent":86,"contractType":27,"foundAt":87,"category":88},13594,"ai-translation-trainers-100-remote-asap-6-months","AI Translation Trainers - 100% remote, ASAP, 6+ months","Gesucht werden AI Translation Trainers für ein führendes europäisches Tech-Unternehmen. Die Position ist 100% remote und langfristig (6+ Monate). Anforderungen: Native-Sprachkompetenz in Finnisch oder Dänisch, Erfahrung in Übersetzung\u002FLokalisierung, Fähigkeit zur Bewertung von KI-generierten Übersetzungen und Vertrautheit mit LLM-Tools.",[73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83],"Finnisch oder Dänisch (Native-Level)","Übersetzung","Lokalisierung","AI\u002FLLM-Tools","Machine Translation","Annotation","Google Docs","Google Sheets","ChatGPT\u002FGPT","DeepL","Google Translate","6+ Monate","Berlin",0,"2026-06-18T02:06:21+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},{"id":90,"slug":91,"title":92,"description":93,"skills":94,"budget":23,"duration":23,"location":23,"onsitePercent":23,"contractType":64,"foundAt":106,"category":107},13025,"agentic-ai-engineer","Agentic AI Engineer","Entwicklung von produktionsreifen, intelligenten KI-Systemen mit Fokus auf Agent-Architektur, Orchestrierung, RAG-Pipelines und komplexe Workflows. Die Rolle kombiniert KI-Forschung mit Enterprise-Deployment und erfordert tiefes Verständnis von LLM-Verhalten, Zuverlässigkeit und operativen Constraints.",[95,96,14,97,98,99,100,101,102,103,104,105],"LangChain","LangGraph","RAG (Retrieval-Augmented Generation)","LLM","Agent Architecture","Memory Management","Context Management","Tool Integration","Observability","CI\u002FCD","API Integration","2026-06-15T18:31:34+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},{"id":109,"slug":110,"title":111,"description":112,"skills":113,"budget":23,"duration":23,"location":23,"onsitePercent":23,"contractType":27,"foundAt":125,"category":126},13024,"llm-modeling-post-training-engineer","LLM Modeling & Post-Training Engineer","Entwicklung und Optimierung von Large Language Models für Enterprise-Anwendungen mit Fokus auf Post-Training-Techniken wie SFT, RLHF, DPO und Alignment. 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