Unser Kunde hat sich zum Ziel gesetzt, in den kommenden Jahren eine führende Infrastruktur-Software für Organisationsprozesse in Europa zu entwickeln. Hierbei wird ein Betriebssystem geschaffen, das Organisationen hilft, ihre Verwaltungskosten signifikant zu senken. Als AI-Entwickler (m/w/d) sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das intelligente Funktionen für dieses Betriebssystem entwickelt. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, die Entscheidungsprozesse unterstützen, Daten aus Dokumenten extrahieren und organisatorische Abläufe automatisieren. Sie arbeiten an der Entwicklung von KI-Agenten und intelligenten Anwendungen, erstellen multimodale Pipelines für die Dokumentenklassifikation und optimieren selbst gehostete LLMs, um Datensouveränität und hohe Performance zu gewährleisten. Zudem sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von RAG-Architekturen für effiziente Datenabfragen und die Auswahl geeigneter Frameworks zur Sicherstellung der Performance unserer Inference-Architektur. In einem innovativen und unterstützenden Arbeitsumfeld haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ideen einzubringen und aktiv an der Gestaltung von Technologien und Anwendungen mitzuwirken. Das Unternehmen bietet Ihnen die Chance, an herausfordernden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem leistungsstarken Team weiterzuentwickeln.
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat bringt fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit, insbesondere im Bereich generative KI und NLP. Praktische Erfahrung mit Visual Document Understanding, LayoutLM sowie OCR- und Vision-Bibliotheken ist von Vorteil. Sie sollten in der Lage sein, große Datenmengen zu analysieren und prädiktive Modelle zu entwickeln, um komplexe organisatorische Probleme zu lösen. Sehr gute Kenntnisse in Python sind Voraussetzung, während Kenntnisse in weiteren Programmiersprachen wie Java, TypeScript oder Go von Vorteil sind. Erfahrung im Aufbau und Betrieb von REST APIs sowie in der Integration und Optimierung von Modellen in skalierbaren Anwendungen sind ebenfalls wichtig. Sie haben bereits an realen Projekten gearbeitet und Ergebnisse geliefert. Kenntnisse im Deployment und Skalieren von Modellen sowie Erfahrung mit hybriden Extraktionsmethoden sind wünschenswert. Persönlich sollten Sie analytisches Denken, Teamfähigkeit und eine hohe Motivation mitbringen, um in einem dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein.