About this role
Du arbeitest an Production-Grade AI-Systemen—keine Proof-of-Concepts, die in der Schublade verschwinden. Wir bauen LLM-Pipelines, RAG-Architekturen und semantische Suchsysteme mit echtem Business Impact. Ownership von Tag 1.
Aufgaben
End-to-End ML-Pipelines: von Feature Engineering bis Deployment RAG-Systeme mit semantischer Suche und Knowledge Graphs Skalierbare GenAI-Services in Produktionsumgebungen Robuste Datenpipelines für High-Volume Workloads
Qualifikation Was du mitbringst:
7+ Jahre hands-on ML/Data Engineering in Produktionsumgebungen Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Data Science—oder nachweisbare Projekterfahrung Python als primäre Programmiersprache Track Record: Modelle, die du deployed hast und die noch laufen Fundierte NLP/LLM-Erfahrung ist Voraussetzung Deutsch fließend in Wort und Schrift
Dein Tech-Stack:
ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers LLMs & RAG: LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Anthropic Claude Vector DBs: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus Data Engineering: Apache Spark, Airflow, dbt, SQL Infra: Docker, Kubernetes, AWS/GCP, MLflow, Weights & Biases
Benefits
70–130k€ 100% Remote, flexible Arbeitszeiten, asynchrone Zusammenarbeit 30 Tage Urlaub MacBook ProFokus auf Deep Work—wenige Meetings, klare Dokumentation bAV, bKV, Corporate Benefits
Kein Anschreiben nötig. Schick uns deinen CV, GitHub, ein relevantes Projekt oder eine kurze Nachricht zu deiner Motivation.