16 Rag Jobs Wien

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 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.

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 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.

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 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.

Entwicklung von AI/ML-Lösungen mit Foundation Models und Generative AI. Mind. 5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung/Data Science, sehr gute Python-Kenntnisse. 60% Teleworking und flexible Arbeitszeiten.

Entwicklung von AI-Agents und intelligenten Workflows. Technische Verantwortung für Architektur und Codequalität. Umsetzung skalierbarer Lösungen auf Microsoft Azure. Hands-on Erfahrung mit LLM-basierten Systemen. Professionelles Wachstum und sinnstiftende Projekte.

Entwicklung von KI-Backends mit Python (FastAPI) und interaktiven React-Oberflächen zur Visualisierung von Wissensgraphen. Erfahrung mit React ist erforderlich. Persönliche Weiterentwicklung und Karriereplanung werden gefördert.

Entwicklung und Wartung von Backend-Services und APIs mit Python und FastAPI. Erfahrung mit Generativer KI, LLM-Integrationen und RAG-Lösungen ist erforderlich. Möglichkeit zur Arbeit mit internationalen Teams.

Verantwortung für die Enterprise Ontology Architektur, Sicherstellung konsistenter semantischer Modelle. Tiefgreifende Expertise in Ontologie-Engineering und Knowledge Graphen. Kostenlose Coaching-Sitzungen.