About this role
What awaits you
Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Multi-Agent-Systeme und autonomer WorkflowsKonzeption von RAG-Architekturen mit Wissensgraphen und hybriden Retrieval-StrategienAufbau von Document-Processing-Pipelines zur Informationsextraktion aus komplexen DokumentenFine-tuning und Optimierung von LLMs und multimodalen ModellenDesign von Agent-Stacks mit modernen Standards wie MCP und Prompt-EngineeringPipelines für Preprocessing, Entity Resolution und Data Harmonization (Data-Engineering)Integration von LLM-Anwendungen in bestehende SystemeEvaluation, Monitoring und Performance-Optimierung produktiver AI-SystemeEnge Zusammenarbeit in cross-funktionalen Teams
Your profile
Mehrjährige Erfahrung mit produktionsreifen GenAI- und Multi-Agent-SystemenFundierte Kenntnisse in Agent Engineering und Frameworks (z. B. LangGraph, AutoGen, CrewAI)Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit LangChain / LangGraphErfahrung mit LLM-APIs (Claude, OpenAI, Gemini) und Fine-tuning (SFT, RLHF)Expertise in Document Processing und der Verarbeitung strukturierter / unstrukturierter DatenErfahrung in Data-Engineering (ETL, Preprocessing, Data Pipelines)Verständnis von Production-ML: Deployment, Monitoring, PerformanceSehr gute Deutschkenntnisse (C1), gute Englischkenntnisse und ausgeprägte TeamfähigkeitDu bekommst Bonuspunkte (kein Muss) für Kenntnisse in Wissensgraphen, Semantic Web oder Graph-ML. Erfahrung mit Cloud-AI-Plattformen und MLOps (z. B. AWS Bedrock, MLflow, Docker, Kubernetes) und Branchenkenntnisse in Steuern, Recht oder Finanzen
who we are Du wirst Teil unseres Augmented AI Tribe. Ein Team, das aus neuen Technologien wie LLMs, RAG, agentischen Systemen, graphbasierter AI und NLP verlässliche Produkte und wiederverwendbare Capabilities macht. Wir verbinden wissenschaftliche Methodik mit pragmatischem Engineering und beschäftigen uns mit Themen wie Agentic Ecosystem über Neurosymbolic AI bis hin zu Sovereign und Physical AI. Wir arbeiten iterativ, hands-on und co-kreativ: Ideen früh teilen, Annahmen mit Evidenz hinterfragen und Wissen über Projektgrenzen hinweg weitergeben. Führung heißt bei uns Enablement durch Vertrauen und Ownership statt Micromanagement. Du bekommst Raum, aktuelle Themen eigenständig zu bauen und weiterzuentwickeln. Du bist im engen Austausch mit Software Engineers, Knowledge Engineers, Data Engineers, Data Architects und Product Teams (m/w/d).