Interim AI Engineer (m/w/d)

• Herausforderung
• zeitnaher Start

FIRMENPROFIL:

Rahmendaten

• Start: ASAP
• Projektlaufzeit: 3 Monate mit Option auf Verlängerung
• Auslastung: Vollzeit
• Remote / vor Ort: 99 % remote, 1 % vor Ort in Frankfurt für wichtige Abstimmungen
• Projektsprache: Deutsch
• Branche: IT-Beratung

AUFGABENGEBIET:

Projektkontext

Im Rahmen mehrerer Kundenprojekte unterstützt du als externer Interim AI Engineer das bestehende interne AI- und Engineering-Team bei der Konzeption, Entwicklung und produktiven Implementierung moderner Agentic-AI- und LLM-basierter Lösungen. Ziel ist es, das interne Team temporär mit spezialisiertem Know-how zu ergänzen , Best Practices einzubringen und gemeinsam skalierbare, produktionsreife Lösungen umzusetzen.

ANFORDERUNGSPROFIL:

Aufgaben

• Entwicklung und produktiver Einsatz von Agentic-AI- und LLM-basierten Systemen
• Konzeption von Generative-AI- und NLP-Lösungen mit Fokus auf Performance, Latenz, Kosten, Erweiterbarkeit und Komplexität
• Enge Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern sowie Kund:innen
• Arbeit an vielseitigen Use Cases, z. B.:
• Wissensmanagement & Retrieval-Augmented Chatbots (RAG)
• Implementierung von Agentensystemen & Multi-Agent-Workflows
• Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Effizienzsteigerung von NLP-Pipelines
• Domänenspezifische Sprach- und Informationsverarbeitung
• Implementierung robuster und performanter ML- & LLM-Ops-Pipelines (z. B. auf Azure, AWS oder GCP)
• Unterstützung beim Ausbau von Produkten und Leistungsportfolios
  sowie Mitwirkung an fachlichen Marketing- und Thought-Leadership-Inhalten
• Kontinuierliche Beobachtung aktueller Entwicklungen im Bereich NLP & KI (Methoden, Tools, Frameworks, Forschung)

VERGÜTUNGSPAKET:

Anforderungen

• Nachweisbare Erfahrung in Machine Learning & Deep Learning mit Schwerpunkt Transformer, LLMs und Generative AI

• Erfahrung mit gängigen NLP- und LLM-Tools , u. a.:
• LLM-APIs (OpenAI Responses API, AWS Bedrock, Azure AI Foundry)
• Frameworks wie LangChain, LangGraph, Instructor
• Hugging Face Transformers & Tokenizers
• Vektordatenbanken, Inferenzserver, Model Deployment
• MCP / A2A, Datensatzerstellung
• Praktische Erfahrung mit Agent-Frameworks , z. B.:
• LangGraph, SmolAgents, OpenAI Agent SDK, CrewAI, PydanticAI
• Sicherer Umgang mit LLM-basierten Workflows:
• Conversational AI, RAG, Information Extraction
• Tool Calling, LLM-basierte Evaluation
• Idealerweise Kenntnisse in modernen Ansätzen wie:
• Agentic RAG, GraphRAG
• Multi-Agent-Workflows
• Text-to-SQL, Code Retrieval
• Fähigkeit, sauberen, performanten und wartbaren Code zu schreiben und Systeme stabil in den Produktivbetrieb zu überführen
• Erste Erfahrung mit Cloud-Deployments & MLOps (Azure, AWS oder GCP)
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. C1)