• KI-Integration & Entwicklung: Konzeption und Implementierung von produktiven Generative-AI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) und fortschrittlichem Prompt Engineering
• Backend-Architektur: Design und Weiterentwicklung von Backend-Diensten mittels Python (FastAPI, LangChain) und Java
• Frontend-Engineering: Gestaltung und Optimierung moderner, benutzerfreundlicher Webanwendungen mit Angular
• Pipeline- & Daten-Management: Aufbau von KI-Workflows, Evaluation von LLMs sowie Integration von Vektordatenbanken zur Umsetzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Cloud-Deployment: Bereitstellung, Skalierung und Überwachung der Applikationen in containerisierten Cloud-Umgebungen (OpenShift / Kubernetes)
• API-Anbindung: Nahtlose Integration externer und interner KI-Dienste (z.B. OpenAI, Azure AI) in die bestehende Systemlandschaft

Anforderungen