Geforderte Skills
- Python
- LangGraph
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Model Context Protocol (MCP)
- FastMCP
- Vector Databases
- Docker
- GitLab
- LangFuse
- Prompt Engineering
- Agentic AI
- CI/CD
Sprachen: German
Jobbeschreibung
Start: asap
Project details
asap
Laufzeit: Bis 31.12.2027
Frankfurt am Main / Remote
Vollzeit
Ihre Aufgaben
Ihr Profil
Technologien
Python | LangGraph | MCP | FastMCP | RAG | LangFuse | Docker | GitLab CI/CD | Pydantic | AsyncIO | Pytest | Vektordatenbanken | AI Governance | LLM Observability
- Konzeption, Entwicklung und Implementierung produktionsreifer AI-Agenten-Lösungen
- Entwicklung agentischer Anwendungen mit Python und LangGraph
- Integration von Tools über das Model Context Protocol (MCP)
- Aufbau und Optimierung von RAG-Systemen und Dokumentenverarbeitungspipelines
- Verarbeitung und Extraktion von Informationen aus Dokumenten wie PDF, DOCX, PPTX, HTML oder XML
- Entwicklung von Retrieval-, Chunking- und Embedding-Strategien
- Vorbereitung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen
- Umsetzung von AI- und Machine-Learning-Lösungen innerhalb moderner Plattformumgebungen
- Sicherstellung von Qualität, Governance und Observability in produktiven AI-Systemen
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Python
- Sehr gute Kenntnisse in Software Engineering, Clean Code, Testing und CI/CD
- Erfahrung mit LangGraph oder vergleichbaren Agenten-Frameworks
- Kenntnisse im Bereich Agentic AI, Tool Calling und Prompt Engineering
- Praxiserfahrung mit MCP bzw. FastMCP
- Erfahrung mit RAG-Architekturen und Vektordatenbanken
- Sicherer Umgang mit Docker und GitLab
- Erfahrung mit LangFuse oder vergleichbaren Observability-Lösungen
- Fließende Deutschkenntnisse
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