Geforderte Skills
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Large Language Models
- Python
- FastAPI
- TypeScript
- Svelte
- n8n
- REST APIs
- Model Context Protocol (MCP)
- OAuth2
- CI/CD
- RBAC
Nice to have:APIsArtificial IntelligenceSolution ArchitectureFront End DevelopmentApplication ArchitectureData ArchitectureEnterprise Architecture FrameworkInformation ArchitectureIntegrated Architecture FrameworkModel Driven Architecture
Sprachen: German
Jobbeschreibung
- Konzeption und Umsetzung produktiver KI-/LLM-Lösungen mit RAG, Embeddings, Tool/Function Calling und agentischen Workflows - Entwicklung und Integration von Backend- und Frontend-Komponenten mit Python/FastAPI, JavaScript/TypeScript und Svelte - Integration der KI-Lösungen in bestehende Systeme und Datenquellen über REST-APIs, Webhooks, n8n und MCP - Aufba
Project overview
- Konzeption und Umsetzung produktiver KI-/LLM-Lösungen mit RAG, Embeddings, Tool/Function Calling und agentischen Workflows
- Entwicklung und Integration von Backend- und Frontend-Komponenten mit Python/FastAPI, JavaScript/TypeScript und Svelte
- Integration der KI-Lösungen in bestehende Systeme und Datenquellen über REST-APIs, Webhooks, n8n und MCP
- Aufbau von automatisierten End-to-End-Workflows inklusive Fehlerbehandlung, Retry-Mechanismen und Human-in-the-Loop-Prozessen
- Umsetzung der erforderlichen Security-, Datenschutz- und Governance-Anforderungen, insbesondere DSGVO, PII-Schutz, OIDC/OAuth2 und RBAC
- Einrichtung von Tests, CI/CD sowie Staging- und Produktivumgebungen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Erstellung der technischen Dokumentation und Architekturunterlagen sowie strukturierte Übergabe der implementierten Lösung an die interne IT
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