Senior Agentic AI Engineer (GenAI, RAG & LangGraph)
🏛 Ausgeschrieben von protipWir suchen einen erfahrenen Senior Agentic AI Engineer zur Entwicklung einer innovativen KI-gestützten Produktberatungslösung. Das Projekt zielt darauf ab, die Kundenerfahrung durch intelligente AI-Agenten zu verbessern, die Kunden bei der Auswahl geeigneter Produkte unterstützen und sie durch den gesamten Verkaufsprozess begleiten.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Implementierung von agentic AI-Workflows, die Entwicklung und Optimierung von LLM-basierten Anwendungen sowie die Gestaltung von RAG-Architekturen. Sie werden komplexe Geschäftsregeln in zuverlässiges und skalierbares KI-Agent-Verhalten übersetzen, Qualitätssicherungs- und Testkonzepte für KI-gesteuerte Interaktionen implementieren und die Bereitstellung der Lösung in einer Produktionsumgebung unterstützen.
Geforderte Kompetenzen:
Programmierung: Starke Python-Expertise, Erfahrung mit FastAPI für produktionsreife REST-APIs, solide Software-Engineering-Grundlagen und Clean-Code-Prinzipien.
Generative AI & LLMs: Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen, fundiertes Verständnis von Prompt Engineering, Function Calling, Agentic AI Systems, Multi-Agent Architectures, Context Management und Memory Systems.
RAG & Search: Hands-on-Erfahrung bei der Gestaltung und Implementierung von RAG-Lösungen, Verständnis von Embeddings, Vector Databases und Hybrid Search.
Frameworks & Tools: Kompetenz mit LangChain, LangGraph, LangFuse, DeepEval/G-Eval und OpenAI APIs.
Sie arbeiten in einem cross-funktionalen Team und tragen zur Entwicklung, zum Testen und zum produktiven Rollout einer generativen KI-basierten Kundenlösung bei. Remote-Position mit Nearshore-Möglichkeit.
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.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- 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.
- Azure AI Search
- Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
- 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.
- 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
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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