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mimi

Senior AI Engineer - Agent & AI Systems; m​/w​/d

lab25 GmbH

Münster · Hybrid Senior 1w ago

About the role

Stellenbezeichnung

Senior AI Engineer - Agent & AI Systems (m/w/d)

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. Lang Chain, Llama Index, 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

  • 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. Lang Chain, Llama Index, 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.
  • 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

Wettbewerbsfähige VergütungBenefitsArbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux)

Skills

AIAzureClaude CodeCrewAIDatabricksDockerFastAPIGraphdatenbankenLlama IndexLang ChainLLMNeo4jPythonQdrantRAGWeaviate

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