LG
Senior AI Engineer - Agent & AI Systems m/w/d
lab25 GmbH
Hybrid Senior 3d ago
About the role
Deine Rolle & Aufgaben
Wir bauen unser Data & AI Chapter aus und suchen jemanden, der kognitive Systeme nicht nur baut, sondern wirklich durchdenkt. Als Senior AI Engineer entwickelst du Agentenarchitekturen, die in echten Unternehmenskontexten funktionieren: modular, erklärbar, compliance-fest und direkt an Business-Zielen ausgerichtet. Du arbeitest nicht im Elfenbeinturm. Du bist nah an Projekten, nah an Kunden, nah am Chapter und du weißt, wie man KI-Systeme so baut, dass sie nicht nach drei Monaten weggeworfen werden.
Was du konkret machst:
- Agentic Architecture: Du konzipierst und baust modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
- Context Engineering & AI Pipelines: Du gestaltest systematisch Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines für reproduzierbare, qualitätssichere Ergebnisse - von der Datenaufbereitung bis zur strukturierten Ausgabe.
- RAG & Knowledge Integration: Du baust Retrieval-Systeme auf internen Wissensdatenbanken, wählst die richtige Architektur (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und machst Unternehmenswissen für Agenten nutzbar.
- Evaluation & Safety: Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und sorgst dafür, dass Systeme kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.
- Composable Agents: Du entwickelst wiederverwendbare Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic) und trägst damit zum Chapter-Knowledge aktiv bei.
- Kundenprojekte: Du arbeitest direkt in Projekten mit, übernimmst technische Verantwortung und bist Ansprechpartner für den technischen Part gegenüber dem Kunden.
- Forschungskooperationen: Du bringst dich in Kooperationsprojekte mit Universitäten und Forschungseinrichtungen ein - von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass neue Erkenntnisse den Weg in die Praxis finden. Wer Lust hat, kann darüber hinaus in geförderten Forschungsprojekten mitwirken, die wir gemeinsam mit Uni- und FH-Partnern aufsetzen und durchführen.
Dein Profil
- 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - davon nachweisbare, intensive Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
- Du hast Agentensysteme nicht nur prototypisch gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht und weißt, wo es wirklich hakt.
- Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
- Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin: strukturiert, versionierbar, evaluierbar und weißt, wie Kontextqualität die Systemleistung bestimmt.
- Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows - nicht Spielzeug, sondern Hebel.
- Du kannst technische Komplexität in Kundengesprächen verständlich machen und Entscheidungen begründen.
- Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
- Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist ein Plus; Hunger auf Evaluation & Safety kein Nice-to-have, sondern Grundhaltung.
Was wir dir bieten
- Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
- Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege, damit gute Ideen schnell umgesetzt werden können.
- Die Möglichkeit, technische Entscheidungen aktiv mitzugestalten und Verantwortung für Lösungen zu übernehmen.
- Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
- Raum für Weiterentwicklung, Lernen und Experimentieren mit neuen Technologien - insbesondere im Bereich AI und moderne Softwareentwicklung.
- Ein moderner Arbeitsplatz auf dem (whyit) Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.
- Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).
Requirements
- Du hast Agentensysteme nicht nur prototypisch gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht und weißt, wo es wirklich hakt.
- Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin: strukturiert, versionierbar, evaluierbar und weißt, wie Kontextqualität die Systemleistung bestimmt.
- Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows - nicht Spielzeug, sondern Hebel.
- Du kannst technische Komplexität in Kundengesprächen verständlich machen und Entscheidungen begründen.
- Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
- Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) ist ein Plus; Hunger auf Evaluation & Safety kein Nice-to-have, sondern Grundhaltung.
Responsibilities
- Du konzipierst und baust modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
- Du gestaltest systematisch Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines für reproduzierbare, qualitätssichere Ergebnisse - von der Datenaufbereitung bis zur strukturierten Ausgabe.
- Du baust Retrieval-Systeme auf internen Wissensdatenbanken, wählst die richtige Architektur (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und machst Unternehmenswissen für Agenten nutzbar.
- Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsmechanismen - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und sorgst dafür, dass Systeme kontrolliert und nachvollziehbar bleiben.
- Du entwickelst wiederverwendbare Agenten-Patterns (Retriever, Planner, Evaluator, Critic) und trägst damit zum Chapter-Knowledge aktiv bei.
- Du arbeitest direkt in Projekten mit, übernimmst technische Verantwortung und bist Ansprechpartner in für den technischen Part gegenüber dem Kunden.
- Du bringst dich in Kooperationsprojekte mit Universitäten und Forschungseinrichtungen ein - von der technischen Konzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass neue Erkenntnisse den Weg in die Praxis finden.
Benefits
Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux)
Skills
AzureClaude CodeCodexCrewAIDatabricksDockerFastAPIGraphdatenbankenLangChainLlamaIndexLLMNeo4jPythonQdrantRAGWeaviate
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