Über die Stelle
Senior LLM Engineer – GenAI / ML (Python, Langchain)
Vollzeit Standort: Indien Gesamterfahrung: 7–12 Jahre
Schwerpunkt: Praxisorientierte Engineering-Rolle mit Fokus auf Entwurf, Aufbau und Bereitstellung von Lösungen auf Basis von Generative AI und LLMs. Die Rolle erfordert fundierte technische Kompetenz in Python und modernen LLM-Frameworks sowie die Fähigkeit, zur Entwicklung der Roadmap und zur funktionsübergreifenden Zusammenarbeit beizutragen.
Wichtigste Aufgaben:
- Entwurf und Entwicklung von GenAI-/LLM-basierten Systemen mit Tools wie Langchain und Retrieval-Augmented-Generation-(RAG-)Pipelines.
- Umsetzung von Prompt-Engineering-Techniken und agentenbasierten Frameworks, um intelligente, kontextbezogene Lösungen bereitzustellen.
- Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team, um die technische Roadmap für LLM-Initiativen zu gestalten und voranzutreiben.
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare, produktionsreife KI-Lösungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Business-Fachexperten und Datenteams, um sicherzustellen, dass KI-Modelle auf reale Anwendungsfälle abgestimmt sind.
- Beiträge zu Architekturdiskussionen, Code-Reviews und Performance-Optimierung.
Erforderliche Fähigkeiten:
- Versiert in Python, Langchain und SQL.
- Verständnis der Funktionsweise von LLMs, einschließlich Prompt Tuning, Embeddings, Vektordatenbanken und Agent-Workflows.
- Hintergrund in Machine Learning oder Softwareentwicklung mit Fokus auf systemorientiertes Denken.
- Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP.
- Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und gleichzeitig effektiv teamübergreifend zusammenzuarbeiten.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten.
Bevorzugte Qualifikationen:
- 1+ Jahre praktische Erfahrung mit LLMs und Generative-AI-Techniken.
- Erfahrung bei der Mitwirkung an ML-/KI-Produkt-Pipelines oder End-to-End-Deployments.
- Vertrautheit mit MLOps und skalierbaren Deployment-Mustern für KI-Modelle.
- Bisherige Berührungspunkte mit kundennahen Projekten oder funktionsübergreifenden KI-Teams.