Job
In dieser Rolle entwickelst du LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme zur Automatisierung komplexer Prozesse, implementierst intelligente Workflows und managst Kontext mit fortschrittlichen Datenarchitekturen.
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse.
- Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. 'Propose, Refine & Revise') mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph.
- Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten.
- Datenintegration: Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium z. B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
Qualifikationen
- Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows).
- Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt LangChain / LangGraph oder vergleichbare) wünschenswert.
- Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert.
- Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert.
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren.
- Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten.
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Erfahrung
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung.
- Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert.
- Erste Erfahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z. B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams.
Benefits
Essen & Trinken
Work-Life-Integration
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Mehr als 10 Jahre lang entwickeln wir gemeinsam mit etablierten Kunden wie AUDI, BMW und PORSCHE neue Technologien für die Automobilindustrie. Die ESPRiT Engineering GmbH ist ein mittelständisches Unternehmen, das sich auf dieses Gebiet spezialisiert hat. Wir arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um ihre Bedürfnisse und Anforderungen bestmöglich zu erfüllen.
- Etablierte Firma
- Onsite, Hybrid
- Industrie, Produktion
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