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Senior GenAI Engineer – Python / LangGraph / LLM Agents

PROSTAFF Schweiz · Zürich, Schweiz · Senior

  • Zürich, Schweiz
  • 3 Monate ++
  • German

Indexiert (vor 10 Tagen) · laufend aktualisiert

Start
1 November 2026
Laufzeit
3 Monate ++
Vertrag
Freelance / B2B
Erfahrungslevel
Senior
Referenz
26306

Geforderte Skills

Sprachen: German

Jobbeschreibung

Project overview

Description

Für ein innovatives KI-Projekt im Versicherungsumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs), agentischen KI-Systemen und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ziel ist die Entwicklung einer intelligenten Lösung zur digitalen Gesprächsvorbereitung für den Aussendienst, die als KI-Agent in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform integriert wird.

  • Gemeinsam mit einem Python Backend Engineer und dem bestehenden Entwicklungsteam übernehmen Sie die Konzeption und technische Umsetzung der GenAI-Komponenten bis zur produktionsnahen Bereitstellung.
  • Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Anwendungen und KI-Agenten mit Python
  • Konzeption und Orchestrierung agentischer Workflows mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Frameworks
  • Entwicklung und Implementierung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen
  • Umsetzung von Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval-Prozessen
  • Implementierung von Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation
  • Integration der KI-Agenten in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform mittels Agent-to-Agent-Kommunikation (A2A)
  • Zusammenarbeit mit Backend Engineering, Architektur-, Security- und Plattformteams
  • Durchführung von Tests, technische Dokumentation und Vorbereitung der produktionsnahen Bereitstellung

Requirements

  • Fundierte praktische Erfahrung mit produktionsnahen GenAI- und LLM-Anwendungen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python
  • Praktische Erfahrung mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Agenten-Frameworks
  • Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung agentischer KI-Systeme
  • Fundierte Kenntnisse in RAG, Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation
  • Erfahrung mit Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval
  • Erfahrung mit APIs und der Integration von LLM-basierten Anwendungen
  • Selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamfähigkeit

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