Geforderte Skills
Sprachen: German
Jobbeschreibung
IT Sonix entwickelt kundenindividuelle Software. Für die Integration von LLMs, RAG-Systemen und Agenten in die Softwareprodukte unserer Kunden möchten wir uns mit erfahrenen freiberuflichen AI Solutions Engineers vernetzen. Konkrete Einsätze ergeben sich je nach Projekt und Bedarf. Wenn dich das Themenfeld reizt, freuen wir uns auf einen ersten unverbindlich
Project overview
IT Sonix entwickelt kundenindividuelle Software. Für die Integration von LLMs, RAG-Systemen und Agenten in die Softwareprodukte unserer Kunden möchten wir uns mit erfahrenen freiberuflichen AI Solutions Engineers vernetzen. Konkrete Einsätze ergeben sich je nach Projekt und Bedarf. Wenn dich das Themenfeld reizt, freuen wir uns auf einen ersten unverbindlichen Austausch.
Mögliche Leistungsumfänge
- Konzeption und End-to-End-Umsetzung LLM-basierter Anwendungen wie RAG-Systeme, Workflows und Agenten
- Prozessautomatisierung mit n8n oder vergleichbaren Workflow-Frameworks, inklusive API-Integrationen und sauberer Fehlerbehandlung
- Qualitätssicherung der KI-Systeme durch Testsets, Metriken, Monitoring und Guardrails
- Architekturentscheidungen bei der Integration von KI-Komponenten in bestehende Systeme
- Technische Beratung in Kundenterminen und Workshops, in Abstimmung mit unseren AI Consultants
Requirements
Kontakt
Schick uns gerne dein Profil, deine grobe Verfügbarkeit und deinen Stundensatz.
- Mehrjährige Erfahrung in der Backend-Entwicklung, z. B. mit Python, TypeScript, Java oder C#
- Sicherer Umgang mit API-Design (REST/GraphQL), SQL- und NoSQL-Datenbanken, Git und automatisierten Tests
- Projekterfahrung mit LLM-APIs wie OpenAI oder Anthropic, RAG-Systemen, Vektordatenbanken, Context Engineering und strukturierten Outputs
- Erfahrung mit agentischen Frameworks wie LangChain oder LangGraph, dem Model Context Protocol (MCP) und der Evaluation von LLM-Systemen
- Deployment- und Betriebserfahrung in Azure, AWS oder GCP sowie fundiertes Wissen zu Auth/OAuth, Secrets Management, API-Security und Prompt Injection
- ML-Grundverständnis für die Abwägung zwischen Fine-Tuning, Prompting und RAG und die Fähigkeit, technische Lösungen beim Kunden verständlich zu präsentieren
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