Data Scientist (RAG-Cases / AI Engineering) – 7782

Hauptaufgaben

• Entwickeln und implementieren von robusten, produktionsreifen GenAI-Lösungen, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), unter Anwendung moderner AI-Technologien und bewährter Software-Engineering-Praktiken.
• Erstellen, Bereitstellen und Warten von skalierbaren Datenpipelines und APIs zur Unterstützung von GenAI-Anwendungen, Inferenz und Echtzeit-Integration in Unternehmenssysteme
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Engineers, Data Scientists, anderen DevOps-Teams und Stakeholdern aus den Fachbereiten, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.
• Kontinuierliche Überwachung, Fine-Tuning des Einsatzes von Machine-Learning- und GenAI-Lösungen in Produktionsumgebungen, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und die Ausrichtung an Geschäftszielen sicherzustellen.

Anforderungen

• Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), sowie Erfahrung in Prompt- und Context-Engineering
• Vertrautheit mit Frameworks und Tools wie LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI und anderen treibenden Technologien.
• Fundierte Kenntnisse in Cloud Platform Engineering auf Azure, sowie Erfahrung mit Azure-Diensten wie App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search.
• Solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, der API-Entwicklung zur Integration von Modellen, sowie LLM-Tracing, Observability und Open Telemetry.
• Idealerweise Expertise im Aufbau sicherer und skalierbarer Cloud-Lösungen, einschliesslich
• Azure-Netzwerkdiensten (z. B. Firewall, vNET, Load Balancers), TLS-Verschlüsselung,
• SSL-Zertifikaten und der Entwicklung in regulierten Umgebungen.
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python und Java, Erfahrung mit modernen Frontend- und Backend-Technologien wie Angular, NodeJS und Spring, sowie Scripting-Sprachen (z. B. Bash, PowerShell).
• Erfahrung mit Testautomatisierung, automatischen Deployments und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.
• Starkes Verständnis von Statistik, Feature-Engineering und Modellbewertung.

Arbeitsumfeld

• Arbeit in einem DevOps-Team zusammengesetzt aus Data-Scientisten, Business Engineers und DevOps-Engineers für den Aufbau einer GenAI-Plattform, sowie Umsetzung von RAG-Cases

Sprache/n

• Deutsch: C2
• Englisch: B2

Vertragliches

• Einsatzbeginn: 01.06.2026
• Ende: 30.06.2027
• Pensum: 100%