Data Scientist – GenAI & Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Über die Position

Wir suchen einen erfahrenen Data Scientist, der robuste GenAI‑Lösungen, insbesondere Retrieval‑Augmented Generation (RAG), entwickelt und produktiv einsetzt. Sie arbeiten in einem interdisziplinären DevOps‑Team und tragen zur Skalierung unserer KI‑Plattform bei.

Hauptaufgaben

• Entwicklung und Implementierung produktionsreifer GenAI‑Lösungen mit Fokus auf RAG.
• Aufbau, Bereitstellung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für Echtzeit‑Integration.
• Zusammenarbeit mit Cloud‑, Data‑ und DevOps‑Engineers sowie Fachbereichen, um Prototypen in betriebsfähige Systeme zu überführen.
• Kontinuierliche Überwachung, Fine‑Tuning und Optimierung von ML‑ und GenAI‑Modellen in der Produktion.

Anforderungsprofil

• Tiefgehendes Verständnis von GenAI‑Technologien, RAG, Prompt‑ und Context‑Engineering.
• Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI.
• Fundierte Kenntnisse in Azure Cloud Services (App Service, Container Apps, AI Foundry, AI Search) und Netzwerkkomponenten.
• Erfahrung mit CI/CD‑Pipelines, API‑Entwicklung, LLM‑Tracing, Observability und OpenTelemetry.
• Programmierkenntnisse in Python und Java sowie Erfahrung mit Angular, NodeJS, Spring, Bash und PowerShell.
• Starkes Know‑how in Statistik, Feature‑Engineering und Modellbewertung.

Erforderliche Kenntnisse

• GenAI, Retrieval‑Augmented Generation, Prompt‑ und Context‑Engineering.
• Frameworks: LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI.
• Azure‑Plattform: App Service, Container Apps, AI Foundry, AI Search, Firewall, vNET, Load Balancer.
• CI/CD, API‑Entwicklung, Observability, OpenTelemetry.
• Programmiersprachen: Python, Java, Angular, NodeJS, Spring, Bash, PowerShell.
• Statistik, Feature‑Engineering, Modellbewertung.