(Junior) AI Application Engineer | AI Products LLM & RAG (m/w/d)

Aufgaben

• Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen
• Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services
• Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme
• Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen
• Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken
• Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments

Benefits

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science
• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung , innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
• Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
• Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe
• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich
• Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen
• Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG , Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien
• Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
• Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face)
• Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation