28 Rag Jobs

Implementierung von Elastic Clustern (onPrem, Kubernetes, Cloud) und Betrieb. Automatisierung von Deployments mit Ansible, Terraform. Aufbau von Data-Ingest-Strecken und Security/Observability-Use-Cases. Mehrjährige Erfahrung im Elastic Stack ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.

Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung der AI-Plattformarchitektur. Aufbau und Betrieb eines LLM-Gateways mit Kosten-, Nutzungs- und Sicherheitssteuerung. Mehrjährige Berufserfahrung im Aufbau moderner Daten-, Cloud- oder AI-Plattformen. Sinnstiftende Zukunftsgestaltung im Bereich AI.

Entwicklung und Integration von LLM-basierten Lösungen, Spezialisierung auf RAG und Chatbots. Fundierte Kenntnisse in Python und LangChain sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit werden geboten.

Konzeption von Zielarchitekturen und technischen Lösungen für Platform Engineering, Softwareentwicklung und Betrieb. Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Solution Architecture, Software Architecture, Platform Engineering, Cloud Engineering oder DevOps. Attraktive Gesundheits- und Sportangebote.

Verantwortung für AI-Use-Cases end-to-end, von der Idee bis zur produktiven Lösung. Analyse und Optimierung von Prozessen, Prototyping mit RAG und Prompt-Design. Mehrjährige Erfahrung in Business Analyse oder Prozessberatung erforderlich. Direkter Draht zu Fachbereichen, IT und Management.

Entwicklung und Test von softwarebasierten Lösungen mit generativer AI. Fundierte Kenntnisse in Python und API-Integration sind erforderlich. Praktische Anwendung von AI-Themen und modernen Technologien während der Ausbildung.

Entwicklung und Betrieb globaler AI-Plattformen mit LLMs, Agentic AI und RAG. Aufbau wiederverwendbarer Services und APIs. Stärkung sicherer Datenzugriffe und AI-Governance. Idealerweise Erfahrung in Softwareentwicklung und Automatisierung. Weiterbildungsprogramme und Übernahme von Verantwortung.

Entwicklung und Betreuung von RAG- und Knowledge-Lösungen mit LLMs, AI Agents und Python. Erfahrung mit SQL und Datenbanken erforderlich. Langfristige Perspektive und Gestaltungsfreiheit in einem etablierten Unternehmen.

Entwicklung und Betrieb von AI-Plattformen mit Azure, Terraform und GitLab CI/CD. Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Software- und Platform Engineering. Möglichkeit zur Weiterentwicklung der RAG-Infrastruktur.

Entwicklung von AI-Funktionen, LLM-, Agent- und RAG-Lösungen. Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit LLM-Anwendungen in Produktion. Integration von AI-Services in bestehende Systeme.

Konzeption ganzheitlicher AI-Lösungen, inklusive Agenten, RAG und Modellauswahl. Praktische Erfahrung mit AI-Workflows, LLM-APIs und Prompt Engineering ist erforderlich. Möglichkeit zur fachlichen Entfaltung in einem modernen Unternehmen.

Entwicklung von Backend-Services (APIs) mit Python, Anbindung von KI-Modellen, Betrieb von Open-Source AI-Systemen, Tech-Scouting neuer AI-Tools. Studium oder Masterabschluss, Programmier-Skills in Python, Verständnis von LLMs. Möglichkeit zum Homeoffice bis zu 60%.

Entwicklung und Wartung von Python-Plattformfähigkeiten, wiederverwendbaren Komponenten, SDKs und Entwicklertools. Starke Python-Entwicklungserfahrung erforderlich. Bietet flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit innerhalb der EU.

Entwicklung und Skalierung von AI-Agents, LLM-Anwendungen und AI-Workflows. Fundierte Praxis mit RAG, Embeddings, Vektordatenbanken und SQL. Profitieren Sie von einer gut ausgebauten AI-Plattform.

Entwicklung und Betrieb von RAG-Anwendungen, Copilots und LLM-basierten Lösungen auf Databricks. Fundierte Python- und Software-Engineering-Kenntnisse für LLM-Anwendungen von Prototyp bis Produktion. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office.