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Senior AI Platform Engineer- LLM & Agents (m/w/d)
Remote / Berlin
...NeuraPlox baut eine AI-Agent-Plattform für Enterprise-Kunden aus Banken, Versicherungen und Pharma. Unsere Kunden müs…
...NeuraPlox baut eine AI-Agent-Plattform für Enterprise-Kunden aus Banken, Versicherungen und Pharma. Unsere Kunden müssen ihre KI-Outputs nicht nur erklären wollen, sondern erklären können: gegenüber Aufsicht, Audit und eigenen Fachbereichen. Deshalb bauen wir explainable AI mit Audit-Lineage, Decision-Provenance und Retrieval, das auch bei Millionen von Vektoren pro Tenant sauber funktioniert.
Wir sind ein investor-backed Startup mit einem kleinen Team, in dem jede Entscheidung sichtbar Wirkung hat. Als Senior AI Platform Engineer verantwortest du die Agent-Architektur, also den Kern unseres Produkts, und baust das AI-Engineering bei uns entscheidend mit auf.
Aufgaben
Was Du bei uns machst
Eine produktionsreife AI-Agent-Plattform auf Basis von PydanticAI, LiteLLM und Langfuse
RAG-Pipelines mit pgvector at scale: Multi-Tenant-Isolation, Index-Rebuild-Strategie, Hybrid Search und Re-Ranking
Einen Multi-Tenant-Token-Quota-Service und Eval-Frameworks pro Tenant
MCP-Tool-Integration (Model Context Protocol) als fester Bestandteil der Architektur
Lückenlose Auditierbarkeit von Prompt bis Output, damit Entscheidungen für Fachbereich und Aufsicht nachvollziehbar sind
Architektur-Entscheidungen, die auch im Bank-, Versicherungs- und Pharma-Umfeld bestehen
Wie wir arbeiten
Eval-driven: Jeder Agent-Change läuft durch eine Eval-Suite, bevor er live geht.
ADRs: Relevante Architektur-Entscheidungen werden dokumentiert, nicht im Slack-Thread vergraben.
Gemessen statt geraten: LLM-Calls sind ab Tag eins in Langfuse sichtbar, inklusive Kosten und Latenz.
Empirisch: Re-Ranking, pgvector-Sizing und Retrieval-Qualität entscheiden wir auf Basis von Daten.
Kurze Wege: Direkter Draht zum Founding-Team, keine Projektmanagement-Ebene dazwischen.
Qualifikation
Was wir suchen
5+ Jahre Software-Engineering mit Python in Produktion
Erfahrung mit LLMs in Produktion: Tokens, Latenz, Kosten und Evals sind für dich Alltag
RAG-Systeme, die du selbst gebaut und betrieben hast, inklu…
Wir sind ein investor-backed Startup mit einem kleinen Team, in dem jede Entscheidung sichtbar Wirkung hat. Als Senior AI Platform Engineer verantwortest du die Agent-Architektur, also den Kern unseres Produkts, und baust das AI-Engineering bei uns entscheidend mit auf.
Aufgaben
Was Du bei uns machst
Eine produktionsreife AI-Agent-Plattform auf Basis von PydanticAI, LiteLLM und Langfuse
RAG-Pipelines mit pgvector at scale: Multi-Tenant-Isolation, Index-Rebuild-Strategie, Hybrid Search und Re-Ranking
Einen Multi-Tenant-Token-Quota-Service und Eval-Frameworks pro Tenant
MCP-Tool-Integration (Model Context Protocol) als fester Bestandteil der Architektur
Lückenlose Auditierbarkeit von Prompt bis Output, damit Entscheidungen für Fachbereich und Aufsicht nachvollziehbar sind
Architektur-Entscheidungen, die auch im Bank-, Versicherungs- und Pharma-Umfeld bestehen
Wie wir arbeiten
Eval-driven: Jeder Agent-Change läuft durch eine Eval-Suite, bevor er live geht.
ADRs: Relevante Architektur-Entscheidungen werden dokumentiert, nicht im Slack-Thread vergraben.
Gemessen statt geraten: LLM-Calls sind ab Tag eins in Langfuse sichtbar, inklusive Kosten und Latenz.
Empirisch: Re-Ranking, pgvector-Sizing und Retrieval-Qualität entscheiden wir auf Basis von Daten.
Kurze Wege: Direkter Draht zum Founding-Team, keine Projektmanagement-Ebene dazwischen.
Qualifikation
Was wir suchen
5+ Jahre Software-Engineering mit Python in Produktion
Erfahrung mit LLMs in Produktion: Tokens, Latenz, Kosten und Evals sind für dich Alltag
RAG-Systeme, die du selbst gebaut und betrieben hast, inklu…
PythonPyLLMLLMKI-Engineer- Beratung & Implementation (m/w/d)
Remote / Ampfing
...Vom ersten Workshop bis zum Go-live: Du bringst KI im Mittelstand in Produktion.Bei uns schreibst Du keine Strategiep…
...Vom ersten Workshop bis zum Go-live: Du bringst KI im Mittelstand in Produktion.
Bei uns schreibst Du keine Strategiepapiere für die Schublade. Du sitzt mit den Menschen zusammen, deren Arbeit sich durch Deine Lösung verändert, und bleibst, bis sie läuft.
Als KI-Engineer im Kundeneinsatz bist Du die technische Instanz in unseren Projekten bei mittelständischen Unternehmen. Du verstehst die Prozesse vor Ort, entwirfst die Architektur, passt unsere Standardprodukte an und integrierst sie in die Systemlandschaft des Kunden, bis die Lösung produktiv läuft. Weil Du technisch weißt, wovon Du sprichst, berätst Du auf Augenhöhe, von der Fachabteilung bis zur Geschäftsführung
Aufgaben
Was Du bei uns machst
Vor Ort verstehen: Mit Fachabteilung und IT herausfinden, wo Zeit verloren geht und welche Daten wo liegen
Bewerten: Use Cases auf Machbarkeit, Datenlage, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren
Umsetzen: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI, Automatisierung), in der Cloud oder lokal
Mit der Kunden-IT: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit und Betrieb gemeinsam klären
Beraten: Kunden bis in die Geschäftsführung fundiert begleiten, mit Roadmaps, die technisch tragen
Weitergeben: Erkenntnisse in unsere Frameworks und Produkte zurückspielen; Live-Sessions in unserer KI-Ausbildung und im KI-Business-Coaching
Nicht passend für dich, wenn...
Du eine Zertifizierung ohne Track Record hast,
Du lieber Strategien entwickelst, als selbst Hand an Systeme zu legen,
Du noch kein KI-System selbst gebaut hast, das Du zeigen kannst.
Qualifikation
Was wir suchen
Studium im MINT-Bereich oder ein vergleichbar tiefer technischer Werdegang
Ein KI-System, das Du selbst gebaut hast und zeigen kannst, z. B. eine RAG-Pipeline, einen Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung
Fundiertes Verständnis von LLMs, Retrieval und Agentic AI, Cloud und lokalem Betrieb, inklusive der Grenzen
Sicherer Umgang mit…
Bei uns schreibst Du keine Strategiepapiere für die Schublade. Du sitzt mit den Menschen zusammen, deren Arbeit sich durch Deine Lösung verändert, und bleibst, bis sie läuft.
Als KI-Engineer im Kundeneinsatz bist Du die technische Instanz in unseren Projekten bei mittelständischen Unternehmen. Du verstehst die Prozesse vor Ort, entwirfst die Architektur, passt unsere Standardprodukte an und integrierst sie in die Systemlandschaft des Kunden, bis die Lösung produktiv läuft. Weil Du technisch weißt, wovon Du sprichst, berätst Du auf Augenhöhe, von der Fachabteilung bis zur Geschäftsführung
Aufgaben
Was Du bei uns machst
Vor Ort verstehen: Mit Fachabteilung und IT herausfinden, wo Zeit verloren geht und welche Daten wo liegen
Bewerten: Use Cases auf Machbarkeit, Datenlage, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren
Umsetzen: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI, Automatisierung), in der Cloud oder lokal
Mit der Kunden-IT: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit und Betrieb gemeinsam klären
Beraten: Kunden bis in die Geschäftsführung fundiert begleiten, mit Roadmaps, die technisch tragen
Weitergeben: Erkenntnisse in unsere Frameworks und Produkte zurückspielen; Live-Sessions in unserer KI-Ausbildung und im KI-Business-Coaching
Nicht passend für dich, wenn...
Du eine Zertifizierung ohne Track Record hast,
Du lieber Strategien entwickelst, als selbst Hand an Systeme zu legen,
Du noch kein KI-System selbst gebaut hast, das Du zeigen kannst.
Qualifikation
Was wir suchen
Studium im MINT-Bereich oder ein vergleichbar tiefer technischer Werdegang
Ein KI-System, das Du selbst gebaut hast und zeigen kannst, z. B. eine RAG-Pipeline, einen Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung
Fundiertes Verständnis von LLMs, Retrieval und Agentic AI, Cloud und lokalem Betrieb, inklusive der Grenzen
Sicherer Umgang mit…
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