Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Senior AI Engineer
🏛 Ausgeschrieben von Halian GmbHWir suchen einen erfahrenen Senior AI Engineer zur Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von unternehmensweiten KI-Lösungen in komplexen und großflächigen Geschäftsumgebungen.
Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Software-Engineering-Hintergrund und tiefe Expertise in modernen KI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Large Language Model (LLM) Integrationen. Sie werden verantwortlich sein für die Gestaltung und Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen unter Verwendung moderner LLM-Frameworks und führender KI-Technologien.
Zu Ihren Aufgaben gehören: - Design und Entwicklung skalierbarer Backend-Services mit Java Spring Boot und Python - Aufbau und Optimierung von RAG-Lösungen mit strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten - Integration von KI-Services in Unternehmensanwendungen - Implementierung von Observability, Tracing und Monitoring - Entwicklung von APIs und Microservices für KI-Workloads - Optimierung von Datenmodellen in PostgreSQL-Umgebungen - Entwicklung von Frontend- und Mobile-Anwendungen mit React Native - Integration mit Unternehmensplattformen und ERP-Systemen - Zusammenarbeit mit Product Owners, Architekten und Sicherheitsteams
Erforderliche Qualifikationen: - Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Software-Entwicklung mit nachgewiesener Lieferung von unternehmensweiten Anwendungen - Praktische Erfahrung mit Python, Java Spring Boot und Microservices-Architektur - Hands-on-Erfahrung mit KI-APIs und RAG-Architekturen - Kenntnisse in PostgreSQL und RESTful APIs - Erfahrung mit React Native und Enterprise-System-Integrationen - Starke Problem-Lösungs- und Kommunikationsfähigkeiten - Erfahrung in agilen Entwicklungsumgebungen
Wünschenswert sind Erfahrungen mit Cloud-nativen KI-Architekturen und Vektordatenbanken.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Java Spring Boot
- Framework für die Java-Entwicklung, das die schnelle Erstellung von produktionsreifen Webanwendungen und Microservices vereinfacht.
- OpenAI APIs
- Programmierschnittstellen von OpenAI zur Integration von KI-Modellen wie GPT in eigene Anwendungen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- LangFuse
- Open-Source-Tool zur Überwachung und Debugging von Large Language Model (LLM)-Anwendungen und deren Ausgaben.
- Postgresql
- Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
- React Native
- Framework zur Entwicklung von mobilen Anwendungen für iOS und Android mit einer gemeinsamen Codebasis basierend auf React.
- Microsoft Graph API
- Programmierschnittstelle von Microsoft, die Zugriff auf Daten in Microsoft 365-Diensten wie Outlook, Teams und SharePoint ermöglicht.
- SAP
- Enterprise-Resource-Planning-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Personal, Logistik und Produktion in Unternehmen.
- Oracle
- Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
- Microsoft Dynamics
- Enterprise-Resource-Planning- und Customer-Relationship-Management-Software von Microsoft zur Verwaltung von Geschäftsprozessen und Kundenbeziehungen.
- ERP-Systeme
- Softwaresysteme zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Lagerhaltung und Produktion in Unternehmen.
- Microservices
- Architekturansatz, bei dem Anwendungen in kleine, unabhängige Services aufgeteilt werden, die separat entwickelt und betrieben werden.
- Restful APIs
- Schnittstellen zur Kommunikation zwischen Softwaresystemen, die auf REST-Prinzipien basieren und HTTP-Methoden nutzen.
- Agile
- Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
- Azure AI Services
- Cloud-basierte KI-Dienste von Microsoft zur Nutzung von Machine Learning, Spracherkennung, Bildanalyse und anderen intelligenten Funktionen; ermöglichen die Integration von KI-Fähigkeiten in Anwendungen ohne eigene Infrastruktur.
- Azure OpenAI
- Microsoft-Cloud-Service zur Nutzung von OpenAI-Sprachmodellen (wie GPT) über die Azure-Plattform.
- Vector Databases
- Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.
- 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.
- Multi-Agent AI
- Künstliche-Intelligenz-Systeme, bei denen mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen; wird in Simulation, Optimierung und verteilten Systemen eingesetzt.
- AI Governance
- Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
- Responsible AI
- Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.
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