Die KI•PIE Group steht für datengetriebene Markt- und Entscheidungsintelligenz.

Was 1971 als Fachinformationsdienst für die Kunststoffbranche begann (KI – Kunststoff Information), ist heute ein Technologieunternehmen für datenbasierte Business Intelligence. Wir verbinden journalistische Kompetenz und Branchenexpertise mit Softwareentwicklung und Datenanalyse, für Kunden in Deutschland, Europa und weltweit.

Unsere Plattformen liefern aktuelle Marktdaten, Preisindizes und Analysen für Entscheider in der Kunststoff-, Chemie-, Automobil- und Pharmaindustrie. Ob Commodity Prices, Supply Chains, Freight Rates oder Energie- und Rohstoffmärkte: Wir übersetzen komplexe Daten in verständliche, vergleichbare und handlungsrelevante Insights.

Mit unserem Mix aus SaaS, Data Intelligence und Fachjournalismus schaffen wir die Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen entlang globaler Wertschöpfungsketten. Mit pricenxt bringen wir diese Daten jetzt auf eine neue Plattform.

Der Kontext: Die KI•PIE Group liefert seit über 50 Jahren Preise, Daten und Analysen für die europäische Kunststoff- und Chemieindustrie. Am 12. Oktober 2026 haben wir pricenxt.com gelauncht, unsere SaaS-Plattform für Pricing und Market Intelligence. Du baust darauf die KI-Schicht: auf proprietären Marktdaten, die sonst niemand hat, und für zahlende Nutzer, die vom ersten Tag an Feedback geben.

Als (Senior) LLM Application Engineer verantwortest Du unsere LLM-Plattform von der Idee bis zur Produktion. In den ersten Monaten liegt der Fokus auf KI-Features für pricenxt-Kunden. Danach folgen interne Tools, die unsere Redaktion und unser Sales-Team schneller machen.

Du baust die LLM-Plattform-Schicht auf: Retrieval-Backend, Embedding-Pipeline und saubere APIs.
Du bringst KI-Features in Produktion: einen Conversational Analyst über unsere Preisdaten, semantische Suche und einen intelligenten Alert-Feed.
Du integrierst Foundation Models (Anthropic, OpenAI, Mistral u. a.) und triffst die Modellwahl nach Qualität, Kosten und Latenz.
Du baust Agenten-Architekturen und MCP-Schnittstellen, über die Enterprise-Kunden unsere Daten direkt in ihre eigenen Systeme holen.
Du entscheidest mit, welche Use Cases es in Produktion schaffen, und misst, ob sie funktionieren: Evaluation, Grounding, Monitoring.

Das bringst Du mit:

Mehrere Jahre Erfahrung als Software Engineer, davon mindestens ein LLM-Feature, das Du selbst in Produktion gebracht hast und das echte Nutzer verwenden
Erfahrung mit RAG in Produktion: Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation und Grounding
Sicherheit im Backend mit Python und/oder TypeScript/Node: Services, Async, API-Design, Datenmodellierung
Function Calling, Tool Use und Prompt- bzw. Context-Engineering kennst Du aus der Praxis, nicht aus Tutorials
Du arbeitest eigenständig, triffst technische Entscheidungen und kannst sie auch Nicht-Technikern erklären
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Das ist ein Plus:

MCP (Model Context Protocol) oder Agenten-Frameworks bzw. -SDKs
React/TypeScript, sodass Du Oberflächen für Deine Features selbst bauen kannst
Daten-Pipelines über strukturierte und halb-strukturierte Quellen
Erfahrung mit Marktdaten, Zeitreihen oder B2B-SaaS

Festanstellung bevorzugt. Für die richtige Person ist auch ein Freelance- oder Contract-Einstieg über 6–12 Monate denkbar.

Attraktives Gehalt plus Jahresbonus
Echte proprietäre Daten und echte Nutzer, keine Spielwiese
Ein frisch gelaunchtes Produkt, bei dem Deine Arbeit direkt sichtbar wird
Kleines internationales Team, flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege
Hybrides Arbeiten mit Office in Bad Homburg und flexiblen Arbeitszeiten
Budget für Modelle, Tools und Konferenzen
JobRad, JobAuto und JobTicket
Betriebliche Altersvorsorge (bAV) und betriebliche Krankenzusatzversicherung (bKV)
Corporate Benefits sowie mindestens ein Teamevent pro Quartal

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