Azure AI Engineer - Agentische Systeme (alle Geschlechter)

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Softwarelösungen für den Versicherungsmarkt spezialisiert hat. In einem dynamischen Team von über 600 engagierten Fachkräften hast du die Möglichkeit, als Azure AI Engineer einen bedeutenden Beitrag zu leisten. In dieser Rolle bist du verantwortlich für die Entwicklung von agentischen Lösungen auf dem Microsoft Azure AI Stack. Dies umfasst die Erstellung von Wissensassistenten, autonomen Multi-Agenten-Systemen und den verantwortungsvollen Betrieb produktiver KI-Anwendungen. Du übersetzt die Potenziale der Künstlichen Intelligenz in skalierbare, sichere und effektive Lösungen und trägst aktiv zur Gestaltung unserer Referenzarchitekturen bei.

Zu deinen Aufgaben gehört die Konzeption und Implementierung maßgeschneiderter Lösungen, einschließlich RAG-Systemen, Dokumentenintelligenz und LLM-gestützter Prozessautomatisierungen. Du entwickelst Multi-Agenten-Architekturen unter Verwendung moderner Frameworks wie Semantic Kernel, AutoGen oder LangGraph und integrierst verschiedene Tools und Datenquellen über offene Standards. Zudem verantwortest du den produktiven Betrieb von KI-Anwendungen, einschließlich Modellauswahl, Prompt Management und Versioning. Ein weiterer wichtiger Aspekt deiner Rolle ist die Sicherstellung von Security, Datenschutz und Monitoring in Übereinstimmung mit regulatorischen Anforderungen. Du begleitest Kunden in Workshops und entwickelst pragmatische Umsetzungsroadmaps, während du im Team Referenzarchitekturen und Asset-Bibliotheken weiter ausbaust.

Der ideale Kandidat bringt mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, KI-Lösungsentwicklung oder technischen Beratung mit, davon mindestens ein Jahr mit einem konkreten Fokus auf Azure AI oder LLM-Anwendungen im produktiven Einsatz. Du solltest den Azure AI Stack, einschließlich Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry und Azure AI Search, sicher einsetzen können und über fundierte Kenntnisse in Infrastructure-as-Code und CI/CD im Microsoft-Umfeld verfügen. Technische Expertise in der Entwicklung produktiver KI-Lösungen auf dem Microsoft AI-Stack sowie solide Kenntnisse in Python und/oder C#/.NET sind ebenfalls erforderlich.

Ein gutes Verständnis von LLMOps und den typischen Herausforderungen produktiver KI-Systeme ist von Vorteil. Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung von KI-Agenten mit offenen Integrationsstandards sowie Kenntnisse über die Risiken generativer KI und gängige Mitigationsstrategien sind ebenfalls wichtig. Deine sehr guten Deutsch- und guten Englischkenntnisse ermöglichen dir eine effektive Kommunikation im Team und mit den Kunden. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine hohe Motivation zur kontinuierlichen Weiterbildung runden dein Profil ab.