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    Junior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

    Original title · English translation pending

    Machine Learning ReplyMunich, Bayern, GermanyPosted 2026-09-19Last seen in source
    Location
    Munich, Bayern, Germany
    Employment
    Mid
    Workplace
    On-site
    Machine Learning Engineering
    Apply via Arbeitnow

    Role description

    Original description · English translation pending

    Bei Machine Learning Reply unterstützen wir Unternehmen dabei, modernste AI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte zu verwandeln.

    Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Junior AI Application Engineer, der Freude daran hat, AI-powered solutions und intelligente Produkt-Features mit Hilfe von modernen Machine Learning und Generative AI Technologien zu entwickeln.

    Während sich unsere GenAI Engineers auf die Modellentwicklung und AI-Architekturen konzentrieren, liegt der Fokus der AI Application Engineers auf der Entwicklung nutzerzentrierter AI-Applications und der Überführung von AI-Capabilities in skalierbare Produkte.

    In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von AI Engineering, Backend Development, Produktentwicklung und Cloud Deployment, um produktionsreife AI-Systeme zu bauen, die echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.

    Aufgaben

    Als Junior AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören:

    • 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

    • HYBRIDES ARBEITEN
    • FIRMEN EVENTS
    • EXPERTEN NETZWERK
    • ZERTIFIZIERUNGEN
    • 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

    Anforderungen

    • 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

    Beispielprojekte, an denen du arbeiten könntest

    • Enterprise AI Knowledge Assistants
    • AI Copilots für interne Business-Tools
    • Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten
    • Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs
    • AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows

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