Senior Agentic AI Engineer (GenAI, RAG & LangGraph)

Skills erklärt

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

FastAPI

Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.

LangChain

Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.

LangGraph

Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.

LangFuse

Open-Source-Tool zur Überwachung und Debugging von Large Language Model (LLM)-Anwendungen und deren Ausgaben.

Generative AI

Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.

LLM-Anwendungen

Praktische Einsätze von großen Sprachmodellen (wie ChatGPT) zur Automatisierung von Textaufgaben, Datenanalyse oder Kundeninteraktion. Werden für Chatbots, Dokumentenverarbeitung oder Textgenerierung verwendet.

Prompt Engineering

Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.

Function Calling

Technik, bei der ein Sprachmodell oder eine KI automatisch vordefinierte Funktionen aufruft, um Aufgaben auszuführen oder externe Systeme zu steuern.

Tool-Calling

Fähigkeit von KI-Systemen, externe Funktionen oder APIs aufzurufen, um Aufgaben auszuführen, die über reine Textverarbeitung hinausgehen.

Agentic AI systems

Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können; sie treffen Entscheidungen basierend auf Zielen und Umgebungsinformationen, ohne ständige menschliche Anleitung.

Multi-Agent Architectures

Softwarearchitektur-Muster, bei dem mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen oder Aufgaben zu verteilen.

Context Management

Verwaltung von Kontextinformationen in Anwendungen, um Benutzer- oder Systemzustände zu speichern und über verschiedene Prozesse hinweg verfügbar zu machen.

Memory systems

Techniken und Methoden zur Verbesserung der Merkfähigkeit und des Gedächtnisses durch strukturierte Lernstrategien.

Structured Outputs

Technik zur Formatierung von Ausgaben (z.B. von KI-Modellen) in strukturierter Form wie JSON oder XML, um maschinelle Verarbeitung zu ermöglichen.

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.

Vector Databases

Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.

Ranking

Methode zur Bewertung und Sortierung von Elementen nach definierten Kriterien; wird in Analysen, Evaluationen und Entscheidungsprozessen verwendet.

Retrieval Optimization

Optimierung von Suchvorgängen und Datenbeschaffung in Systemen, um schnellere und relevantere Ergebnisse zu liefern.

Hybrid Search

Suchmethode, die traditionelle Textsuche mit semantischer, bedeutungsbasierter Suche kombiniert, um relevantere Ergebnisse zu liefern.

Azure AI Search

Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.

DeepEval

Framework oder Tool zur Evaluierung von Machine-Learning- oder KI-Modellen, das deren Leistung und Qualität misst.

G-Eval

Möglicherweise ein Evaluations- oder Bewertungstool; könnte für Qualitätsbewertung oder Performance-Messung in einem spezifischen Kontext verwendet werden.

OpenAI APIs

Programmierschnittstellen von OpenAI zur Integration von KI-Modellen wie GPT in eigene Anwendungen.

AI Observability

Überwachung und Analyse von Verhalten, Leistung und Entscheidungsprozessen von KI-Systemen zur Sicherstellung von Transparenz und Zuverlässigkeit.

PGVector

PostgreSQL-Erweiterung zur Speicherung und Abfrage von Vektoren (numerische Darstellungen von Daten); wird für Machine-Learning- und KI-Anwendungen mit Vektorsuche verwendet.

Redis

In-Memory-Datenbank, die Daten im Arbeitsspeicher speichert und für schnelle Zugriffe sowie Caching verwendet wird.

Docker

Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.

Kubernetes

Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.

CI/CD Pipelines

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.

Azure

Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.

REST APIs

Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.

Clean Code

Programmierpraxis, die lesbare, wartbare und gut strukturierte Quellcode durch Namensgebung, Funktionsgröße und Dokumentation anstrebt.

Design Patterns

Wiederverwendbare Lösungsvorlagen für häufig auftretende Probleme in der Softwareentwicklung.

Testing Frameworks

Softwaretools und Bibliotheken zur automatisierten Überprüfung von Code auf Fehler und korrekte Funktionsweise.

Software Engineering

Systematische Disziplin zur Planung, Entwicklung, Prüfung und Wartung von Softwareprodukten; umfasst Methoden, Prozesse und Best Practices der Softwareentwicklung.

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Häufige Fragen zu Nexus

Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?

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Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?

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Welche Projektplattformen werden unterstützt?

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  Claude CodeLLMMCPAgentic AI
• Senior Software Developer
  JavaPythonJavaScriptTypeScript
• IT-Consultant / Full-Stack Developer
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