About the job

Standort: Region Nürnberg / Würzburg / FrankenArbeitsmodell: Hybrid mit hohem Remote-Anteil und flexibler BüropräsenzAnstellung: Festanstellung, Vollzeit (40 Stunden)Gehalt: je nach Erfahrung bis ca. 90.000 € brutto jährlichSprache: Deutsch C1, sowie verhandlungssicheres Englisch

Über das UnternehmenFür ein etabliertes Technologie- und Engineering-Unternehmen suchen wir einen Generative AI Consultant / AI Engineer (m/w/d), der gemeinsam mit einem erfahrenen Ansprechpartner einen wachsenden Bereich rund um Generative AI und intelligente Wissenssysteme auf- und weiterentwickelt.Dabei geht es ausdrücklich nicht darum, lediglich bestehende AI-Tools oder Standardlösungen einzusetzen. Gesucht wird eine technisch versierte Persönlichkeit, die versteht, wie moderne LLM-basierte Systeme funktionieren, wie Wissen strukturiert und eingebunden werden kann und wie daraus belastbare AI-Lösungen entstehen.Die Rolle verbindet technische Konzeption und Hands-on-Umsetzung mit Consulting und Kundenkontakt. Du bekommst die Möglichkeit, bestehende AI-Initiativen weiterzuentwickeln und gleichzeitig neue Strukturen, Use Cases und perspektivisch wiederverwendbare AI-Lösungen mit aufzubauen.

• Deine AufgabenKonzeption und technische Umsetzung von Generative-AI- und LLM-basierten Lösungen
• Entwicklung skalierbarer und möglichst wiederverwendbarer AI-Architekturen
• Aufbau und Integration von Knowledge Graphs und strukturierten Wissensräumen
• Strukturierung und Verknüpfung unterschiedlicher Informations- und Wissensquellen
• Konzeption und Orchestrierung von AI Agents und Agent Skills
• Entwicklung von Ansätzen zur Reduzierung von Halluzinationen und Verbesserung der Ergebnisqualität
• Sicherstellung von Grounding, Quellenbezug und Nachvollziehbarkeit AI-generierter Informationen
• Evaluierung unterschiedlicher Cloud- und lokaler LLMs
• Hands-on-Prototyping und technische Umsetzung neuer AI Use Cases
• Weiterentwicklung bereits bestehender AI-Projekte
• Gemeinsame Entwicklung einer technologischen Roadmap für zukünftige AI-Lösungen
• Technische Vorbereitung und Begleitung ausgewählter Kundentermine
• Übersetzung komplexer technischer Zusammenhänge für Fachbereiche und Stakeholder

• Dein ProfilMehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Generative AI, Applied AI, Machine Learning, Software Engineering oder AI Consulting
• Fundiertes Verständnis von LLMs, ihren Funktionsweisen und Grenzen
• Erfahrung oder sehr gutes praktisches Verständnis von Knowledge Graphs und Wissensstrukturierung
• Kenntnisse im Bereich Agentic AI, AI Agents und Agent-Orchestrierung
• Verständnis dafür, wie Halluzinationen reduziert und AI-Ergebnisse nachvollziehbar bzw. belegbar gemacht werden können
• Fähigkeit, AI-Lösungen nicht nur zu konzipieren, sondern auch selbst technisch umzusetzen und zu prototypisieren
• Erfahrung darin, technische Architekturentscheidungen selbstständig zu treffen und nachvollziehbar zu begründen
• Freude daran, neue Technologien auszuprobieren und sich schnell in neue Themen einzuarbeiten
• Kommunikationsstärke und Interesse daran, technische Lösungen auch gegenüber Kunden und Fachbereichen zu vertreten
• Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gutes technisches Englisch

• Besonders interessant sind Erfahrungen mitLocal bzw. Open-Source LLMs
• AI-Lösungen für sensible oder regulatorisch relevante Daten
• Software Engineering und produktionsnaher Entwicklung
• AI Architecture und modellunabhängigen Lösungsansätzen
• Industrie- oder Engineering-Umgebungen
• Healthcare oder vergleichbaren komplexen Fachdomänen
• technischem Consulting und Stakeholder Management
• praxisorientierter Forschung oder einem entsprechenden wissenschaftlichen Background

• Das wird gebotenUnbefristete Festanstellung bei einem etablierten Technologieunternehmen
• Flexible Arbeitsweise mit hohem Remote-Anteil
• Bürostandorte unter anderem in Würzburg und Nürnberg
• Viel Gestaltungsspielraum beim Aufbau eines wachsenden Generative-AI-Bereichs
• Direkte Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Ansprechpartner und kurze Entscheidungswege
• Möglichkeit, bestehende Projekte weiterzuentwickeln und gleichzeitig neue Lösungen von Grund auf mitzugestalten
• Zugang zu weiteren technischen Ressourcen innerhalb einer größeren Unternehmensstruktur
• Kombination aus technischer Arbeit, Innovation und ausgewähltem Kundenkontakt
• Entwicklungsmöglichkeiten in einem technologisch stark wachsenden Themenfeld

Warum die Rolle spannend istDiese Position ist weder eine klassische Data-Science- noch eine reine Consulting-Rolle.Du kommst nicht in ein Umfeld, in dem sämtliche Technologien, Architekturen und Prozesse bereits vorgegeben sind. Stattdessen sollst du gemeinsam mit deinem Ansprechpartner entscheiden, wie Generative AI sinnvoll eingesetzt wird, wie Wissen für AI-Systeme strukturiert werden sollte und welche technischen Lösungen langfristig tragfähig sind.Im Mittelpunkt stehen Themen wie LLMs, Knowledge Graphs, Agentic AI, Grounding, lokale Modelle und nachvollziehbare AI-Ergebnisse. Gleichzeitig geht es darum, aus diesen Technologien Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich in der Praxis funktionieren.Gesucht wird deshalb keine Person, die lediglich weiß, welche Tools aktuell im Trend liegen, sondern jemand, der erklären kann:Warum ist diese Architektur sinnvoll? Welche Alternativen gibt es? Wo liegen die Grenzen? Und wie lässt sich daraus eine belastbare Lösung bauen?Wenn du Lust auf Pionierarbeit, technische Tiefe und echten Gestaltungsspielraum hast und Generative AI nicht nur anwenden, sondern Lösungen selbst konzipieren und umsetzen möchtest, bietet die Position ein sehr spannendes Umfeld.

Interesse geweckt?Wenn du Generative AI nicht nur als Tool verstehst, sondern dich mit der Technologie, Architektur und praktischen Umsetzung dahinter beschäftigst, freue ich mich auf den Austausch.

Kontakt:Veronika BestDirector Partner Management | Permanent Solutionsv.best@zabelglobal.com

·        Generative AI and LLM Engineering: LLM Application Development, Retrieval Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering, LangChain, LangGraph, AI Agents, Multi Agent Systems, Model Context Protocol (MCP), Hugging Face Transformers, OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama, Groq

·        Vector Search and Data Engineering: ChromaDB, FAISS, Pinecone, Sentence Transformers, Semantic Search, Python, SQL, PostgreSQL, Pydantic

·        Machine Learning and Deployment: Deep Learning, TensorFlow, PyTorch, Natural Language Processing, Computer Vision, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Docker, Docker Compose, MLOps, Microsoft Azure, CI/CD

·        Analytics, Tools and Methods: Tableau, Power BI (DAX), Git, GitHub, JWT Authentication, REST API Design, Agile Delivery