YPOG

Jobbeschreibung

Willkommen bei YPOG

YPOG ist eine führende Wirtschaftskanzlei für Rechts- und Steuerberatung mit einem starken Fokus auf Legal Tech, Legal AI und Innovation. Wir entwickeln digitale Lösungen und AI-Produkte, die unsere Beratung von morgen gestalten.
Bei YPOG arbeiten wir in einer voll digitalisierten Umgebung, ein wertschätzendes Miteinander auf allen Ebenen steht im Mittelpunkt und flexible Zusammenarbeit gehört zu unserem Alltag. Dabei setzen wir auf agile, pragmatische Ansätze mit direkter Kommunikation und schnellen Iterationen. Uns ist wichtig, in cross-funktionalen Teams einzigartige Legal-AI-Produkte zu entwickeln und den Rechtsmarkt von morgen mit Generative AI, Machine Learning und modernen Softwarelösungen aktiv mitzugestalten.

Ready to build what's next?

Du entwickelst produktionsreife KI-Systeme für anspruchsvolle juristische Anwendungsfälle und arbeitest mit modernen Technologien aus den Bereichen Generative AI, Large Language Models (LLMs), Machine Learning und Agentic AI. Dabei verbindest du moderne LLM- und Machine-Learning-Ansätze mit belastbarer Softwarearchitektur, systematischer Evaluation und einem klaren Blick für Sicherheit, Datenschutz und Nutzermehrwert.
Du übernimmst Verantwortung von der ersten Hypothese über Prototyping und Benchmarking bis zu Deployment, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung. Wenn du KI-Systeme nicht nur demonstrieren, sondern zuverlässig in die Anwendung bringen möchtest, freuen wir uns auf deine Bewerbung.

Dein Daily Business

- Design, Entwicklung und Betrieb produktionsreifer Legal-AI-Systeme auf Basis moderner, modellunabhängiger Frameworks und AI Best Practices
- Entwicklung von Generative-AI- und LLM-Anwendungen, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic-AI-, Agenten- und Tool-Use-Workflows sowie strukturierte Informationsextraktion
- Konzeption von Daten-, Retrieval- und Inferenzpipelines für komplexe juristische Dokumente und Wissensbestände
- Auswahl und Integration geeigneter Modelle und Anbieter unter Berücksichtigung von Qualität, Latenz, Kosten, Datenschutz und Betriebssicherheit
- Entwicklung belastbarer Evaluations- und Benchmarking-Frameworks für fachliche Richtigkeit, Retrieval-Qualität, Robustheit und Zuverlässigkeit
- Aufbau und Pflege von Testdatensätzen, automatisierten Evaluationspipelines und aussagekräftigen Qualitätsmetriken
- Analyse von Fehlerbildern sowie systematische Optimierung von Prompts, Prompt Engineering, Chunking, Retrieval, Ranking, Tool-Nutzung und Systemarchitektur
- Monitoring, LLMOps und kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen im produktiven Betrieb
- Enge Zusammenarbeit mit Legal Engineers, Software Engineers, Anwält:innen, Product und weiteren interdisziplinären Teams
- Technische Dokumentation sowie Sicherstellung eines sicheren, nachvollziehbaren und verantwortungsvollen KI-Einsatzes

Dein Weg zu uns

Fachliche und technische Qualifikationen

- Praktische Erfahrung in AI Engineering, Machine Learning Engineering, Applied AI, Data Science mit Produktionsverantwortung oder einer vergleichbaren Rolle
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen AI-, Machine-Learning- und Generative-AI-Frameworks und Libraries
- Nachweisbare Erfahrung beim Aufbau produktionsreifer LLM-Anwendungen, nicht nur beim Prompting oder Prototyping
- Fundiertes Verständnis von Retrieval-Augmented Generation (RAG), Embeddings, semantischer Suche, Vector Databases, Chunking, Ranking und Kontextmanagement
- Erfahrung mit der systematischen Evaluation generativer KI-Systeme, einschließlich Testdatensätzen, Qualitätsmetriken, automatisierten Tests und Human Evaluation
- Nice to have: Erfahrung mit LLMOps, MLOps, Tracing, Guardrails, Red Teaming oder der Bewertung von Halluzinationen und Unsicherheit
- Nice to have: Erfahrung in der Verarbeitung komplexer Dokumente, beispielsweise PDF, DOCX oder XML, einschließlich Parsing, Layoutanalyse und OCR
- Nice to have: Erfahrung