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AI Engineer (m/w/d)- LLM Apps, RAG & Argentic Systems (german speaking) | WithMira

Resumo da vaga

AI Engineer (m/w/d)- LLM Apps, RAG & Argentic Systems (german speaking)

Conteúdo da vaga extraído em seções para revisão mais rápida.

Design und Betrieb von RAG-Pipelines (Embeddings, Vector Stores, Re-Ranking)
Architektur agentischer Systeme – Tool-Calling, MCP, Sub-Agent-Orchestrierung
Aufbau und Pflege von LLM-Eval-Frameworks: Metriken, Benchmarks, A/B-Testing, Quality-Gates
Prompt-Engineering und systematische Prompt-Optimierung
Entwicklung ML-Modelle für Marketing-Use-Cases (Attribution, Targeting, Forecasting, Anomaly Detection)
Überführung von Notebook-Explorationen in produktionsreife Pipelines
Enge Zusammenarbeit mit unseren Full-Stack-Engineers an der Plattform-Integration

Praxis mit modernen LLM-Workflows in Production: RAG, Embeddings, Vector Databases (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Solide Python-Kenntnisse inkl. pandas, NumPy, scikit-learn sowie PyTorch oder TensorFlow
Erfahrung im End-to-End-ML-Lifecycle: Datenaufbereitung, Training, Evaluation, Deployment, Monitoring
Erfahrung mit systematischer Modell-Evaluation: Metriken, Benchmarks, Eval-Frameworks
Deutsch C2 und Englisch C1
Builder-Mentalität: Du lieferst Production-Systeme, nicht nur Notebooks

Eigenentwicklung von Custom Agents, Sub-Agents oder spezialisierten Coding-Workflows
Erfahrung mit MCP (Model Context Protocol) und Tool-Calling-Architekturen
Praxis mit Agent-Frameworks (Mastra, LangGraph, Vercel AI SDK)
Erfahrung mit Fine-Tuning, LoRA-Adaptern oder Distillation
MLOps-Tools (MLflow, Weights & Biases, DVC)
Background in Marketing-Analytics, Attribution-Modellen oder Performance-Marketing-Daten
Kaggle, Open-Source-Beiträge oder Publikationen im ML-/AI-Bereich

Wettbewerbsfähiges Gehalt mit jährlicher Anpassung
Vollständig finanzierter Zugang zu Claude Max, Codex, GitHub Copilot, OpenAI- und Anthropic-APIs sowie allen relevanten LLM-Tools
Compute-Budget für Experimente, Modell-Training und ML-Workloads
MacBook Pro nach Wahl
Remote-First, flexible Arbeitszeiten
Quartalsweise Team-Meetups in Berlin oder Dubai (DIFC AI Campus, optional)
Direkter Einfluss auf Produkt-Architektur in einer frühen Phase
Steile Lernkurve in Agentic AI, LLM-Orchestrierung und AI-Native-Engineering

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