Data Science- und KI-Beratung bilden den Schwerpunkt unserer Arbeit. Dich erwarten abwechslungsreiche Projekte sowie moderne NLP Use Cases bei renommierten Kunden.Du arbeitest an fachlich anspruchsvollen Fragestellungen und vielseitigen Projekten. Dadurch entwickelst du deine Expertise in Data Science, Machine Learning und KI kontinuierlich weiter und profitierst von einer steilen Lernkurve.Wir bieten dir umfassende Möglichkeiten zur fachlichen, methodischen und persönlichen Weiterentwicklung.
Dich erwarten flache, teamorientierte Strukturen und ein wertschätzendes, kollegiales Arbeitsumfeld.
Wir legen großen Wert auf ein offenes, inklusives, chancengerechtes und diverses Miteinander.
Kurze Entscheidungswege, agile Arbeitsweisen, regelmäßige Feedbackgespräche im Jahresverlauf sowie ein Mentoring-Programm unterstützen dich in deiner Entwicklung.
Wir bieten ein faires und transparentes Vergütungsmodell mit klaren Gehaltsstufen, die regelmäßig an aktuelle Marktentwicklungen angepasst werden.
Wie wir arbeiten
Vollständig remote-first mit einem internationalen Team. Gelegentliche Reisen nach Frankfurt erforderlich (bis zu 4 Tage/Monat).
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Additional Information
Standort: remote - Deutschland | Frankfurt (≤ 4 Tage/Monat Reise)
Verfügbarkeit: Ab sofort
Über die Rolle
Talents2Germany besetzt diese Position im Auftrag unseres Kunden, einem schnell wachsenden KI-Unternehmen im Bereich technologischer Lösungen für den Handel.
Wir suchen eine erfahrene Senior Fullstack Developerin oder einen erfahrenen Senior Fullstack Developer, der oder die Teil eines dynamischen, internationalen Engineering-Teams wird. In dieser Rolle übernimmst du Verantwortung für vollständige Produktfunktionen, von der Datenbank bis zur Benutzeroberfläche, und spielst eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung der technischen Architektur einer kundenorientierten Plattform.
Der Tech-Stack ist modern, das Team vielfältig, und die Arbeitsweise schnell und pragmatisch. Du arbeitest eng mit Product, Design und GenAI Engineers zusammen, um Lösungen zu entwickeln, die bereits von großen Enterprise-Kunden genutzt werden.
Aufgaben
Was du aufbauen wirst
Konzeption und Verantwortung für End-to-End-RAG-Pipelines - von der Dokumentenaufnahme und Chunking-Strategie bis zur Retrieval-Evaluierung und Antwortqualität
Bewertung, Fine-Tuning und Deployment von LLMs (OpenAI, Anthropic, Open-Source) für domänenspezifische deutschsprachige Anwendungsfälle
Architektur robuster, skalierbarer KI-Systeme unter Einhaltung von Enterprise-Anforderungen an Zuverlässigkeit und Compliance
Aufbau von Evaluierungsrahmen - automatisierte Evals, Human-in-the-Loop-Tests, Regressions-Suites - zur Sicherstellung der Produktionszuverlässigkeit
Zusammenarbeit mit Fullstack-Entwickler:innen zur Bereitstellung von KI-Funktionen über saubere APIs und intuitive Produktoberflächen
Enge Zusammenarbeit mit Unternehmenskunden: Anforderungen verstehen, in technische Lösungen übersetzen und maßgeschneiderte Ergebnisse liefern
Verfolgung aktueller GenAI-Entwicklungen und kurzfristige Übersetzung relevanter Forschung in praktische Produktverbesserungen
Qualifikation
Was wir suchen
Technische Anforderungen
5+ Jahre Softwareentwicklungserfahrung, davon mindestens 2 Jahre in angewandter KI/ML in Produktionsumgebungen
Tiefe Python-Kenntnisse - du schreibst sauberen, testbaren, produktionsreifen Code (nicht nur Notebooks)
Praktische Erfahrung mit RAG-Architekturen und Vector-Datenbanken (Pinecone, Weaviate, Qdrant o.ä.)
Fundiertes Wissen über mindestens einen großen LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Cohere) und Best Practices im Prompt Engineering
Solides Verständnis von MLOps: Modell-Versionierung, Deployment, Monitoring und graceful Degradation in der Produktion
Erfahrung mit Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex o.ä.
Persönlichkeit & Arbeitsweise
Du überbrückst den Weg von der Forschung zur Produktion schneller als jede:r andere im Team
Gute Deutschkenntnisse (mindestens auf B2-Niveau und Bereitschaft, innerhalb von 6 Monaten C1-Niveau zu erreichen)
Sicherer Umgang mit Unklarheiten - du definierst das Problem und schlägst die Lösung vor, anstatt auf ein Spec-Dokument zu warten
Besonders willkommen
Erfahrung mit mehrsprachigen NLP-Aufgaben, insbesondere deutschsprachiger Textverarbeitung
Fine-Tuning oder RLHF-Erfahrung (LoRA, QLoRA, DPO)
Kenntnisse in Multi-Agent-Frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen)
Hintergrund in Enterprise-KI-Deployments, Information Retrieval oder Wissensgraphen
Open-Source-GenAI-Projekte, technische Artikel oder Community-Beiträge (GitHub, HuggingFace, arXiv)
Talents2germany · Frankfurt Am Main, Germany