• Weiterentwicklung der RAG-Pipeline entlang der gesamten Verarbeitungskette und der kontinuierliche Verbesserung der Retrieval- und Antwortqualität
• Konzeption und Implementierung agentischer AI-Workflows zur Automatisierung interner Prozesse
• Weiterentwicklung der GenAI-Plattform in Python
• Arbeit mit Azure AI Foundry in den Bereichen Agenten-Orchestrierung, Modell-Deployments, Prompt-Engineering, Evaluation und Monitoring
• Anbindung interner Systeme und Datenquellen an Pipeline und Agenten mittels Tool Use / Function Calling, MCP, APIs und Dokumentenverarbeitung
• Mitgestaltung von Infrastruktur und Deployments im GitOps-basierten Workflow sowie Sicherstellung der Codequalität durch Code Reviews, automatisierte Tests und CI/CD
• Mitwirkung an Architekturentscheidungen und technischen Konzepten im Team

Ihre Kenntnisse:

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• Mehrjährige Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung sowie sicherer Umgang mit Git
• Mehrjährige Erfahrung in Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Anwendungen
• Exzellente Python-Kenntnisse
• Nachweisbare Praxiserfahrung mit RAG-Architekturen sowie mit agentischen LLM-Anwendungen
• Vertrautheit mit Cloud-Umgebungen, vorzugsweise Microsoft Azure
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Zusammenarbeit im Team
• Deutsch- und Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau (beides erforderlich)

Das zeichnet Sie aus:

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• Frontend-Erfahrung mit React und shadcn/ui
• Erfahrung mit Test-Frameworks: Pytest für Unit-/Integrationstests, Playwright oder Selenium für End-to-End-Tests
• Kenntnisse im Bereich CI/CD- und GitOps-Tooling (z. B. GitHub Actions, Jenkins) und Infrastructure as Code (z. B. Bicep, Terraform)
• Erfahrung mit Chainlit oder vergleichbaren Chat-UI-Frameworks
• Erfahrung mit Azure AI Search, Azure OpenAI / Azure AI Foundry, Cosmos DB oder vergleichbaren Diensten
• Erfahrung mit Agenten-Frameworks (z. B. Microsoft Agent Framework, LangGraph), MCP (Model Context Protocol) oder programmatischer Dokumenten-/Präsentationserstellung (z. B. python-pptx)
• Kenntnisse in Containerisierung (Docker, Azure Container Apps, Kubernetes)