Headquarters: Wir suchen einen erfahrenen Python Backend Developer, um skalierbare KI-gestützte Anwendungen mit Retrieval-Augmented Generation, großen Sprachmodellen und agentischen KI-Frameworks zu entwerfen, zu bauen und zu implementieren. Die Rolle wird sich auf die Bereitstellung eines RAG-Systems und eines KI-Chatbots konzentrieren, das sich sicher mit Unternehmensdaten, APIs, Datenbanken und Cloud-Services integrieren lässt. Allgemeine Informationen: Die Organisation entwickelt eine KI-gestützte Plattform und benötigt einen erfahrenen individuellen Beitrag zum Aufbau ihrer RAG-Architektur und Gesprächspartner-KI-Funktionen. Der Entwickler arbeitet eng mit einem verteilten Team zusammen und sollte für mehrere Stunden überlappend mit den US-Arbeitsstunden zur Verfügung stehen. Das Projekt umfasst die Entwicklung von KI-Systemen, die über das grundlegende prompte Engineering hinausgehen, einschließlich mehrstufiger Workflows, autonomer Agenten, Vektorsuche, Wissensabruf, Speichermanagement und Toolintegration. Die Lösung muss skalierbar, sicher, beobservierbar und für die Produktion genutzt werden.

• Implementierung von Vektor-Suchlösungen mit Azure AI Search oder vergleichbaren Vektordatenbanken. • Design autonomer AI-Agenten, die in der Lage sind, Planung, Argumentation, Werkzeugnutzung und Entscheidungsfindung zu planen, Werkzeugnutzung und Entscheidungsfindung. • Entwicklung von mehrstufigen AI-Workflows mit LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen oder ähnlichen Orchestrierungs-Frameworks. • Integration kommerzieller und Open-Source-LLMs, einschließlich Azure OpenAI, OpenAI, Anthropoc Claude, Zwilling und vergleichbaren Modellen. • Implementierung von Konversationsspeichern, Session-Management, Kontextmanagement und Agenten-Kollaboration-Muster. • Anbindung von AI-Workflows mit APIs, Datenbanken, Enterprise-Systemen und externen Tools. • Entwicklung asynchroner, leistungsstarker Dienste, die gleichzeitige AI-Workloads bewältigen können. • Implementierung von promptem Management, strukturierten Ausgängen, Wanker, Fallbacklogik und Modellauswertungsprozessen. • Erstellung von Protokollierung, Überwachung, Rückverfolgung, Sicherheit und Fehlerabfertigungsstandards. • Containerisieren und Bereitstellung von AI-Service-Anwendungen mit technischer Entwicklung.

• Erforderlich: Erfahrung mit agentischen KI-Frameworks wie LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen oder vergleichbaren Plattformen. • Erforderlich: Erfahrung mit der Integration von LLMs durch OpenAI, Azure OpenAI, Anthropoc Claude, Gemini oder Open-Source-Modell-APIs. • Erforderlich: Fähigkeit, KI-Architektur über grundlegende prompte Engineering zu entwickeln. • Erforderlich: Erfahrung mit der Integration von KI-Anwendungen mit APIs, Datenbanken, Datenpipelines und Enterprise-Systemen. • Erforderlich: Erfahrung mit der Implementierung von Sicherheit, Überwachung, Protokollierung, Nachverfolgung und Beobachtung für Produktionsdienstleistungen. • Erforderlich: Erfahrung mit der Bereitstellung von containerisierten Anwendungen mit Docker und Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS. • Erforderlich: Fähigkeit, Geschäftsanforderungen unabhängig in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen. • Erforderlich: Starke Kommunikation und Zusammenarbeitskompetenz in einer verteilten Arbeitsumgebung. • Erforderlich: Verfügbarkeit von containerisierten Anwendungen mit Docker und Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS. • Erforderlich: Fähigkeit, die Bereitstellung von KI-Anwendungen in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen. • Erforderlich: Starke Kommunikations- und Kollabor