Machine Learning Engineer (Schwerpunkt NLU / NLP) (m/w/d)

Standort: Brühl (Baden) bei Mannheim / Heidelberg Anstellung: Vollzeit, unbefristet Arbeitsmodell: Hybrid / Remote möglich

Werde Teil von engenious

Als innovatives Technologieunternehmen entwickeln wir skalierbare KI-Lösungen für Kunden unterschiedlicher Branchen. Mit unserer eigenen Plattform engenious AI und individuellen Kundenprojekten verbinden wir moderne Softwareentwicklung, Cloud-Technologien und Generative AI.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen erfahrenen AI / Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt LLM, RAG und NLP (m/w/d) , der KI-Lösungen nicht nur konzipiert, sondern auch technisch umsetzt, integriert und in den produktiven Betrieb bringt.

Deine Aufgaben

• Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von NLP-/NLU- und LLM-basierten Anwendungen , z. B. für Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Wissenssysteme und semantische Suche
• Entwicklung und Optimierung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines , einschließlich Embeddings, Vektorsuche und Retrieval-Strategien
• Integration und Orchestrierung von Large Language Models (LLMs) sowie Entwicklung komplexerer LLM-Workflows und Agenten
• Einsatz von LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks
• Arbeit mit Cloud-basierten KI-Technologien und Integration entsprechender Services in bestehende Anwendungen
• Entwicklung robuster Python-Anwendungen und APIs , z. B. mit FastAPI, zur Integration von KI-Komponenten in bestehende Produkte und Systeme
• Evaluation und Optimierung von Modellen und KI-Pipelines hinsichtlich Qualität, Latenz, Robustheit und Kosten
• Je nach Anwendungsfall Einsatz von Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
• Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
• Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung, Cloud/DevOps und Produkt sowie selbstständige Ãœberführung fachlicher Anforderungen in technische Lösungen

Das bringst du mit

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, KI, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Berufserfahrung
• Sehr gute Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-/ML-Anwendungen
• Fundierte praktische Erfahrung mit NLP/NLU, Large Language Models und modernen Generative-AI-Anwendungen
• Erfahrung mit RAG-Architekturen , Embeddings, semantischer Suche und Vektorindizes bzw. Vektordatenbanken
• Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks
• Erfahrung mit Cloud-basierten KI-Lösungen , idealerweise im Microsoft-Azure-Umfeld
• Gutes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien und Fokus auf robuste, wartbare und produktionsfähige Implementierungen
• Fähigkeit, fachliche Anforderungen zu analysieren und daraus eigenständig technische Lösungsansätze abzuleiten
• Selbstständige, strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise

Nice to have

• Erfahrung mit Azure AI Foundry und Azure AI Search
• Erfahrung mit LLM-Agenten und agentischen Workflows
• Erfahrung mit Hugging Face Transformers, Transfer Learning und Fine-Tuning
• Erfahrung mit FastAPI, Azure Functions und/oder Azure ML
• Kenntnisse in Docker, Git und CI/CD
• Erfahrung mit MLflow oder vergleichbaren Tools für Evaluation, Experiment- und Performance-Tracking
• Grundkenntnisse in React, HTML und CSS
• Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Kunden bzw. im Requirements Engineering

Was wir bieten

• Spannende und verantwortungsvolle Projekte mit modernen KI- und Cloud-Technologien
• Die Möglichkeit, unsere eigenen KI-Produkte sowie individuelle Kundenlösungen aktiv mitzugestalten
• Flexible Arbeitsbedingungen mit Hybrid- und Remote-Optionen
• Kurze Entscheidungswege und direkte Zusammenarbeit in einem kleinen, technisch orientierten Team
• Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
• Moderne technische Infrastruktur
• Marktgerechte Vergütung

Bereit für die Bewerbung?

Bewirb dich direkt hier über die Plattform

Bitte teile uns außerdem mit:

• deinen frühestmöglichen Starttermin
• deine Gehaltsvorstellung (Jahresbrutto)
• deine Einstellung zum hybriden bzw. Remote-Arbeiten